知識圖譜（KGs）改變了知識的表現方式，將實體及其關係以圖形結構組織，提升了推薦系統和問答系統的效能。像是Expert.AI的Sensigrafo，專注於透過機器導向的詞彙來增進自然語言理解。不過，維護知識圖譜仍然面臨挑戰，通常需要手動輸入。近期大型語言模型（LLMs）的進展，為自動化知識圖譜的豐富提供了新機會，本文探討了基於LLM的最新技術，並針對數據質量、經濟性、隱私等問題提供見解。 PubMed DOI

這項研究探討了OwlMentor，一個以人工智慧為基礎的學習平台，幫助大學生理解科學文本。OwlMentor透過參與式方法開發，並在課程中使用，經過兩個學期的評估。研究發現，感知的易用性和有用性與實際使用之間的關係相當複雜，顯示需要更動態的接受模型。雖然未找到OwlMentor使用與學習改善的直接聯繫，但使用者的學習成效明顯高於非使用者，且自我效能與平台的使用意圖有顯著關聯，強調了AI工具與學生需求對齊的重要性。 PubMed DOI

這篇論文探討如何利用大型語言模型（LLMs）來簡化生物醫學數據處理，特別是自動化數據發現與整合。我們推廣互操作性標準，透過創建共同數據元素（CDEs）來提升數據整合的效率。經過分析三十一項研究，我們開發了CDEs，並使用API填寫OpenAI GPT模型的元數據。經專家審查，94%的元數據無需手動修訂。我們的方法在阿茲海默症和帕金森基因計畫的數據中測試，顯示出良好的互操作性，旨在提升生物醫學研究的效率與合作性。 PubMed DOI

罕見疾病影響全球數百萬人，但因為盛行率低，研究關注有限，且缺乏特定的 ICD 代碼，讓臨床試驗中的患者識別變得困難。為了解決這個問題，我們開發了名為自動化罕見疾病挖掘（AutoRD）的系統，能自動提取醫學文本中的罕見疾病資訊。AutoRD 整合了醫學知識圖譜，並在實體和關係提取上表現優異，特別是在罕見疾病實體提取上達到 83.5% 的 F1 分數，顯示出其在醫療保健轉型中的潛力。 PubMed DOI

您開發了一個大型語言模型（LLM）輔助的系統，專門用於健康技術評估（HTA）的系統性文獻回顧（SLR）。這個系統包含五個模組，從文獻搜尋到數據總結，並具有人機協作的設計，能根據LLM與人類審查者的意見調整PICOs標準。經過四組數據評估，系統在摘要篩選中表現優異，達到90%的敏感度和82的F1分數，顯示出與人類審查者的高一致性。這個AI輔助系統有潛力簡化SLR過程，降低時間和成本，並提升證據生成的準確性。 PubMed DOI

這段文字探討了在對生物文本，特別是表型描述進行註釋時的挑戰，尤其是使用本體詞彙的情況。傳統文本挖掘工具在理解上下文方面表現不佳，而像OpenAI的GPT這類大型語言模型則更適合需要語義理解的任務。作者提出利用GPT對*Arabidopsis thaliana*和森林樹木的表型觀察進行本體詞彙註釋，目標是達到與人工註釋相當的效果。這些流程包括將表型解析為簡潔概念，並使用嵌入向量相似度和檢索增強生成（RAG）方法來識別合適的本體詞彙，最終實現高準確度的自動註釋。 PubMed DOI

檢索增強生成（RAG）透過整合最新數據，提升大型語言模型（LLMs）的準確性與上下文意識。這方法將文本轉為數值嵌入，幫助檢索與使用者查詢相關的數據片段，讓模型的回答更具時效性。在腫瘤學中，RAG能改善治療建議、增強臨床試驗匹配，並加速藥物開發。不過，RAG的效果取決於數據質量，偏見或不完整的信息可能導致錯誤結果，因此需謹慎實施並加強人類監督。 PubMed DOI

這項研究發現，結合癲癇專業本體和分階段學習方法，可以大幅提升大型語言模型（如Gemini 1.0 Pro）從醫學文獻中準確擷取Dravet症候群藥物療效資料的能力。只需少量範例，模型就能達到百分之百準確率，有助於加速罕見疾病新藥開發。 PubMed DOI

這篇論文提出用大型語言模型（像 GPT-4o）自動化醫療術語對應 SNOMED CT 等本體，建立 RDF 知識圖譜。研究比較六種系統，發現 GPT-4o 等現代 LLMs 在準確度和語意理解上都比傳統方法好很多，能大幅提升醫療知識圖譜的準確性和資料整合效率。 PubMed DOI

這篇論文提出用大型語言模型自動產生高品質科學文獻綜述的方法，不只品質媲美人工，還能跨領域應用，使用者不用專業背景也能操作。系統有嚴格控管，產生錯誤資訊的機率極低（低於0.5%）。在催化劑研究領域測試時，能全面且可靠地整理資料。釋出的軟體讓大家一鍵就能產生綜述，大幅提升研究效率。 PubMed DOI