近年來，深度學習和機器學習技術在醫療保健領域廣泛應用，尤其在癌症生物學領域。本文探討了人工智慧在腫瘤學中的應用，包括檢測、預後和治療管理等議題。同時討論了在臨床實踐中使用ChatGPT和組學數據的人工智慧應用。文章也提到了精準腫瘤學中人工智慧面臨的挑戰和限制，並提供了克服這些問題的建議。 PubMed DOI

這篇文章討論了COVID-19對全球政治、社會和科技的影響，特別聚焦在人工智慧（AI）在控制疫情擴散中的作用。強調了早期對疾病擴散的視覺呈現不足，並探討了在疫情期間AI在各個領域中的應用。研究指出AI在應對COVID-19方面受到限制，主要是因為數據質量問題，但也確認了AI在疫情應變中扮演關鍵角色的重要性。同時提出了增進未來疫情爆發時AI應用的方法。 PubMed DOI

人工智慧在處理炎症性腸道疾病的護理方面有進展，可透過影像分析、文本理解和模擬臨床知識。AI能模仿專家的內視鏡評分，自動處理文件記錄和資訊搜尋，甚至產生類似人類的回應。隨著AI進步，可能提供更詳盡的IBD評估，增進影像分析，甚至實現全自動化護理。評論也討論了在IBD護理中應用和公平使用AI的議題。 PubMed DOI

研究分析了2010年至2023年間2,860篇文章，探討人工智慧在遠距醫療的應用。研究指出文章數逐漸增加，美國和中國為主要產出國家。主題包括AI、遠距醫療、機器學習、數位健康和深度學習。新興詞如ChatGPT和行動健康指出未來研究方向。研究旨在推動AI在遠距醫療的創新應用。 PubMed DOI

人工智慧（AI）模擬人類智慧，深度學習是其一部分，利用人工神經網絡。AI在影像分析、語言處理等方面有用，但也引發安全和就業問題。在醫療領域，AI可提高效率，但需安全標準。必須有規範確保負責任使用AI。歐盟的AI法案是處理規範問題的法律框架。結合AI與人類特質是未來醫療進步的關鍵。 PubMed DOI

這篇文章強調了婦科健康對女性整體健康的重要性，討論了早產、乳腺癌、子宮頸癌和不孕治療等議題。同時探討了機器學習技術如何透過分析大量數據來預測，影響婦科學和婦女健康護理。也提及了超音波技術和人工智慧在懷孕期間的應用，以及機器學習在婦科學中的挑戰。 PubMed DOI

這篇論文回顧了人工智慧（AI）在缺血性中風影像學的進展，強調其在自動分割梗塞區域、大血管阻塞檢測及預測中風結果的應用。研究指出，機器學習（ML）和深度學習（DL）能提升診斷準確性，但仍面臨數據不足、模型可解釋性差及需即時更新等挑戰。此外，論文探討了大型語言模型的潛力，並強調建立大型公共數據庫的重要性。總之，儘管AI在缺血性中風管理上有潛力，但克服技術與實際挑戰對於臨床應用至關重要。 PubMed DOI

深度學習，特別是大型語言模型（LLMs），在植物生物學中展現出很大的潛力，能為植物細胞系統提供新見解。蛋白質語言模型（PLMs）提升了我們分析核酸和蛋白質序列的能力，揭示生物數據中的複雜模式和關係。這不僅有助於識別序列模式和結構-功能關係，還能促進農業基因改良。透過整合深度學習，我們在植物性狀的基礎研究上能取得顯著進展。因此，戰略性地應用這些方法對推進植物科學和可持續農業至關重要。 PubMed DOI

這篇回顧探討「醫療沙漠」的問題，並分析人工智慧（AI）如何改善這些地區的醫療可及性與品質。重點包括： 1. **AI遠距醫療**：克服語言和文化障礙，提升醫療服務可及性。 2. **診斷輔助**：在專家不足時，LLMs可提供診斷支持，改善病患治療結果。 3. **AI聊天機器人**：提供初步醫療建議，成為偏遠地區病患的聯絡點。 4. **醫療教育**：增強資源不足地區醫療工作者的培訓。 5. **數據分析**：有效分配資源，識別醫療服務缺口。 總結指出，AI在縮小醫療差距上具潛力，但需持續研究與發展。 PubMed DOI

基因組時代的來臨促進了高通量數據和先進計算方法的發展，幫助我們探索植物抗逆境的遺傳與功能。儘管有許多實驗和分析技術，但龐大的數據量仍帶來挑戰。深度學習模型在預測基因結構和功能方面表現優異，並在農業高通量表型學中越來越常見。這篇綜述強調了數據資源和生物信息學工具，以及機器學習和人工智慧在植物抗逆境研究中的應用，並展示如何利用大型語言模型（如ChatGPT）創建相關知識圖譜，促進跨領域合作。 PubMed DOI