生成式人工智慧，像是ChatGPT，可以用來為非學術讀者總結研究研究。在一項研究中，當總結提供更多深入見解，像是八年級程度的總結，並突顯重要發現和現實應用時，獲得較高評分。這項技術有潛力增進環境健康科學等領域的研究轉化，但仍需要進一步改進。 PubMed DOI

生成式人工智慧被應用在各個領域，包括醫學教育。一項研究專注於訓練兒科住院醫師辨識遺傳疾病，使用生成式人工智慧來創建像是卡布基綜合症和努南氏綜合症等疾病的影像。該研究發現，生成式影像比真實影像稍微不那麼有幫助，但仍然作為教育工具相當有用，尤其是對於較不熟悉的疾病。 PubMed DOI

Aliro是一個開源工具，目的是透過親切的網頁介面，簡化生物醫學和醫療領域的機器學習分析。它利用大型語言模型自動生成程式碼，加快數據分析速度，包括推薦機器學習演算法和視覺化結果。想了解更多，可以到GitHub上查看Aliro: https://github.com/EpistasisLab/Aliro。 PubMed DOI

生物學研究中，了解蛋白質功能至關重要，常使用Gene Ontology（GO）術語。然而，GO術語眾多，有時難以理解。為解決此問題，GO2Sum應運而生，利用T5語言模型總結GO術語，使描述更易讀。GO2Sum在整理UniProt條目功能摘要方面比原始T5模型表現更佳。 PubMed DOI

生物學中，了解蛋白質功能很重要，常用Gene Ontology (GO)術語。但GO術語太多，難以理解。為了解決這問題，開發了GO2Sum，利用T5語言模型總結GO術語成易懂描述。研究顯示，GO2Sum比原始T5模型更適合創建UniProt條目的功能、亞基結構和途徑描述。 PubMed DOI

GENEVIC是一個由人工智慧驅動的聊天框架，旨在簡化基因數據的分析與知識發現。它能自動檢索、分析和可視化基因資訊，協助生物學家。主要功能包括生成蛋白質互作網絡、豐富基因集，並從PubMed和Google Scholar搜尋文獻。試點階段專注於阿茲海默症、精神分裂症及認知相關基因變異，幫助研究人員優先考慮重要變異。這個平台使用簡單，無需專業訓練，並在安全的HIPAA合規環境中運行，且代碼開源，促進基因研究的合作與發展。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧在語言治療中的應用，使用名為 **QuickPic AAC** 的應用程式。該程式能即時生成主題相關的溝通顯示，並透過照片輔助交流。研究比較了兩種人工智慧演算法—NLG-AAC 和 GPT-3.5，發現 GPT-3.5 在產生特定詞彙的有效性上表現更佳。此外，語言治療師對 QuickPic AAC 的可用性表示高度滿意，顯示這個工具在臨床上可能非常有價值，能即時滿足溝通需求。 PubMed DOI

FAVOR（基因變異功能註解線上資源）提供基因變異的關鍵註解，對全基因組和外顯子測序數據分析非常重要。為了提升使用者體驗，我們推出了FAVOR-GPT，這是一個利用自然語言處理的聊天機器人，特別適合沒有專業知識的使用者。它結合了大型語言模型與FAVOR數據庫，能根據查詢提供清晰的解釋和摘要，並展現高準確性。研究人員可以在FAVOR網站上使用這個工具，網址是 https://favor.genohub.org。 PubMed DOI

Oncointerpreter.ai 是一個互動工具，幫助癌症患者理解診斷和治療選擇。它提供個性化的基因組和病理數據摘要，讓患者能更有效地與醫療團隊溝通。這個工具利用先進的語言模型，能處理去識別化的報告，提取關鍵資訊並即時回答治療相關問題。此外，還能根據患者的病情和地點，找出相關的臨床試驗。基準測試顯示其回應一致且準確，目的是增強患者的理解，促進知情討論。更多資訊可至其 GitHub 頁面查詢。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在提升數位服務可及性方面的角色，特別針對挪威的Norsk helsenett（NHN）。透過質性分析，研究了AI系統在前端程式設計、使用者介面設計及可及性測試中的應用。結果顯示，AI能顯著改善可及性，但也帶來挑戰，需具備專業知識和人類監督。論文討論了使用ChatGPT進行可及性測試的優缺點，以及GitHub Copilot生成可及性代碼的影響，並強調使用現有元件庫與從零開始建立網站的差異，旨在豐富AI與可及性的討論，並提供未來研究建議。 PubMed DOI