這篇文章討論了ChatGPT在獸醫學中的應用，包括臨床、教育和研究領域。強調了使用ChatGPT需負責任，避免問題並考慮道德議題。提供了學習資源和實例，幫助獸醫、教育者和研究人員充分利用ChatGPT。 PubMed DOI

這個教程強調大型語言模型（LLMs）在行為科學中的潛力，並指出像Hugging Face這樣的開源框架在透明度和可重現性上的優勢。它提供了使用這些工具的入門指南，包括特徵提取、模型微調和生成行為反應，並附有可執行的代碼，還在GitHub上分享。教程也探討了可解釋性和安全性挑戰，並提供了語言建模與行為科學交集的未來研究機會的見解。 PubMed DOI

在這個迷你系列的第二部分，我們探討了多種機器學習工具，這些工具能自動從龐大的獸醫臨床數據中提取資訊，像是小動物獸醫監測網絡（SAVSNET）和VetCompass的資料。由於數據量龐大，手動閱讀不切實際，而傳統文本挖掘方法也常因臨床筆記的複雜性而無法應對。 我們介紹了從簡單模型到先進語言模型的各種技術，特別是語言模型在記錄標註和主題識別中的應用。隨著模型的進步，研究人員與臨床醫生的合作變得更重要，以確保結果的可解釋性，增強對結論的信心。 PubMed DOI

數據探索在定量細胞生物學中扮演著重要角色，是原始數據與科學見解之間的橋樑。與已發表的研究相比，數據探索需要靈活的方法來揭示趨勢、檢測異常值並精煉假設。這篇文章提供了實用的指導，幫助建立結構化的數據探索流程，並分享了作者在生物影像數據集上的經驗。此外，生成式人工智慧和大型語言模型的興起，使得數據處理變得更簡單。透過這些策略，研究人員能優化工作流程，得出更可靠的結論，並促進細胞生物學的數據分析合作與透明性。 PubMed DOI

這篇文章探討人工智慧在乳牛養殖的應用，特別是電腦視覺系統（CVS）和大型語言模型（LLMs）。CVS能非侵入性地同時監控多隻牛，並透過演算法識別個體特徵。LLMs則能整合各種數據，包括非結構化文本，提升數據分析能力。文章也提到在多模態機器學習中，結合不同數據來源進行表型預測的挑戰。總的來說，CVS和LLMs的結合有潛力改善乳牛的健康監測和農場管理。 PubMed DOI

生成式AI（像ChatGPT）能大幅提升健康經濟與療效研究（HEOR）效率，協助自動化文獻回顧、資料擷取和報告撰寫。健康經濟學家應學習相關工具和技術，但要注意資料安全、偏誤和倫理問題。導入AI時，需兼顧創新、科學嚴謹與倫理，並公開方法細節，確保風險可控。 PubMed DOI

本研究開發了一套工具，利用機器學習和大型語言模型，自動從各種非結構化資料中擷取、標準化並分析健康數據，並以互動式介面呈現。這能協助軍事規劃人員在危機應變、生物監測和醫療後勤等方面做出更好決策，進一步強化夥伴國的醫療能力與軍事合作。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4 Turbo和Elicit兩款AI工具，從33篇社區型漁業管理論文中擷取質性資料的表現。結果發現，AI在抓取情境性資料時表現不一，但有時能和人工審查者一樣好。整體來說，AI可協助文獻回顧，但還是需要人工把關，顯示AI有潛力但目前仍有限制。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥開發、蛋白質與基因研究，也推動個人化醫療和農業創新，像是培育更優良作物。它還促進合成生物學和永續發展。不過，資料隱私和公平性等倫理問題也要一起重視，才能確保負責任的應用。 PubMed DOI

這篇論文探討用AI，特別是大型語言模型，來自動化整理動物傳染病環境風險因子的文獻回顧。研究比較不同AI方法，目的是提升找出相關風險因子的效率和準確度，解決病原體快速變異、文獻需常更新的問題。 PubMed DOI