研究比較了ChatGPT與人類回答基因問題的表現，發現ChatGPT準確率為68.2%，人類為66.6%，兩者在記憶問題上表現較好。然而，ChatGPT有時會對同一問題給出不同答案。儘管ChatGPT表現令人印象深刻，但在高風險場景如臨床應用中有限制，解決這些將對實際應用至關重要。 PubMed DOI

研究指出，ChatGPT 4.0協助病理學家和實驗室主任回答問題時，準確性高、完整性佳，還能節省時間。專家評分結果顯示，大部分回答不需額外工作。這個工具被視為安全且省時，特別適合回答醫療提供者的問題。在各病理學領域中表現一致，ChatGPT 4.0可能成為病理學家重要的資源。 PubMed DOI

生物醫學資料庫增加快速，分析資料對生物學和醫學至關重要。現有工具常難以完整處理條目或像人類一樣修正錯誤。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT提供了新的查詢資料庫方式，但在擴展規模時會有挑戰。ChIP-GPT是基於GPT模型Llama微調的，能高精確度從序列讀取存檔中提取元數據。它能處理打字錯誤和缺失標籤，適應各種資料庫和問題。 PubMed DOI

研究使用GPT-4等大型語言模型回答病人的實驗室檢驗問題，結果顯示GPT-4回答通常更準確、相關、有幫助且安全。但在醫學背景下解釋不足及偶爾不準確。提升回答方法包括提示工程、擴充、檢索增強生成和評估。 PubMed DOI

病患常覺得實驗室檢驗報告難懂，常上網求助。研究發現，使用GPT-4等大型語言模型回答問題更準確、有幫助、相關且安全。但仍需改進處理不準確和缺乏個人化的問題。改進策略包括即時調整、擴充、檢索和評估回應品質。 PubMed DOI

這篇論文探討基因數據在疾病診斷與治療中的重要性，特別是癌症研究，並指出將這些數據整合進臨床護理的挑戰，如電子健康紀錄的結構、保險成本及基因結果的可解釋性。研究也提到人工智慧（AI）和大型語言模型（LLMs）在解決這些問題上的潛力。儘管AI在醫學研究中的成功有限，但基於大量數據訓練的LLMs在基因分析上顯示出希望。研究評估了GPT模型在基因表達數據的預測能力，並與傳統機器學習方法進行比較，以探討其在預測癌症亞型的潛力。 PubMed DOI

藥物基因組學在精準醫療中扮演重要角色，但因醫師和病人對此認識不足，實施進展緩慢。大型語言模型（如GPT-4）有潛力提供即時醫療資訊，但也可能產生不準確的內容，對臨床造成風險。我們進行了測試，評估聊天機器人在藥物基因組學上的表現，結果顯示雖然新模型表現較好，但仍未達臨床應用標準。我們的基準將成為未來進步的重要資源。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0 和 Google Gemini 在回答乙型肝炎病毒（HBV）相關問題的表現。醫療專業人員對其準確性進行評分，並評估可讀性。 主要發現包括： - 所有 LLM 在主觀問題上得分高，ChatGPT-4.0 準確性最高。 - 在客觀問題上，ChatGPT-4.0 準確率為 80.8%，優於其他兩者。 - ChatGPT-4.0 在診斷上表現佳，Google Gemini 在臨床表現強勁。 - 所有 LLM 的可讀性分數高於標準八級，對一般讀者來說可能過於複雜。 結果顯示，LLMs，特別是 ChatGPT-4.0，可能成為有關 HBV 的資訊工具，但不應取代醫生的個人化建議。 PubMed DOI

這段文字探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在生物資訊學，特別是基因組學中的限制，提到資料檢索不佳、幻覺及序列操作錯誤等問題。為了解決這些挑戰，作者提出NagGPT作為LLMs與資料庫的橋樑，幫助精煉查詢並提高資訊準確性。此外，還介紹了Genomics Fetcher-Analyzer，這個自訂GPT能讓ChatGPT生成並執行Python程式碼，進行生物資訊學任務，並使用各種基因組資料庫的資料。整體目的是增強ChatGPT在生物資訊學的功能，提升事實準確性和遵循指示的能力。 PubMed DOI

你的專案專注於提升大型語言模型（LLMs）在基因組學的表現，特別是透過整合變異註解數據。你成功將1.9億條準確的變異註解整合進GPT-4o，讓使用者能查詢特定基因變異並獲得詳細解釋。雖然微調有助於提升表現，但檢索增強生成（RAG）在數據量和成本效益上更具優勢。這項研究不僅提高了變異解釋的可及性，也為未來基因組學的AI系統發展樹立了榜樣，展現了LLMs的潛力。公開數據集可依需求分享。 PubMed DOI