針對英國住院醫師薪資協議的討論，分析了subreddit DoctorsUK上的評論，發現意見與官方投票結果有明顯差異。在1,297條評論中，只有548條被納入研究，230條表達投票意向，結果顯示26.1%支持協議，73.9%反對，而正式投票中66%選擇接受。情感分析顯示三篇帖文情感偏負面，且統計檢定顯示意見與投票結果有顯著差異。研究指出，Reddit的匿名性可能影響討論內容，並呼籲對匿名論壇意見的可靠性進行檢視。 PubMed DOI

本研究探討護理學生對大型語言模型（LLMs）的看法，並運用計畫行為理論（TPB）進行分析。研究於2024年1至6月進行，透過目的性和滾雪球抽樣招募24名來自中國13所醫學大學的護理學生，並進行半結構式線上訪談。分析結果顯示，影響學生採用LLMs的因素包括正面態度、媒體影響、使用者友好設計等促進因素，以及謹慎態度、組織壓力、數位素養不足等障礙因素。研究結果可為護理教育者提供整合LLMs的參考。 PubMed DOI

這次研討會旨在改善慢性腎臟病（CKD）研究的傳播，讓患者和照顧者更容易獲取相關資訊。參與者包括27位患者和照顧者，以及54位來自澳洲的健康專業人員，提出三個主要策略： 1. **引起興趣**：強調研究好處，使用吸引人的方式，增加臨床能見度，並利用流行文化吸引注意。 2. **消除獲取障礙**：確保研究文章免費、提供翻譯、創建易懂摘要，並考慮CKD患者的便利性。 3. **展示可信度**：篩選高品質信息，透過熟悉的網絡分享以建立信任。 這些策略能增強患者和照顧者的參與，改善CKD管理。 PubMed DOI

這項研究探討了中國醫院管理者對大型語言模型（LLM）人工智慧工具的使用情況，重點在於影響其日常行政任務的因素。研究在北京、深圳和成都的三級醫院進行，訪談了31位中層管理者。 主要發現包括：只有22.6%的參與者對LLM工具非常熟悉，成都的使用情況最佳。正面經驗和技術專業知識促進採用，但準確性疑慮、技能不足和培訓缺乏是主要障礙。參與者主要用於文件撰寫，顯示高級功能應用有限。研究建議需結構化教學和支持，以提升工具的可用性和整合性，並強調針對性培訓的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討使用者如何決定信任並採用生成式人工智慧，特別針對DeepSeek這個大型語言模型在醫療領域的應用。研究發現，大多數受訪者對醫療提供者使用AI感到舒適，前提是結果經過驗證。信任被視為關鍵因素，使用便利性和感知有用性會影響使用意圖，而風險感知則有負面影響。研究建議，當DeepSeek易用且值得信賴時，使用者更可能採用，並呼籲進一步探討隱私和文化差異等因素。 PubMed DOI

這份研究發現，約旦醫學教育界願意用ChatGPT，主要是因為覺得它實用又好操作。雖然大家會擔心錯誤資訊或隱私問題，但這些顧慮並不會真的影響使用意願。外部支援影響不大。想推廣ChatGPT，重點應放在提升信任感和解決錯誤資訊，因為實用性和易用性才是大家最在意的。 PubMed DOI

這份研究發現，使用者是否信任 DeepSeek 這類 AI 醫療平台，會直接影響他們的採用意願。操作簡單、實用性高會增加信任感，但風險感知則會降低意願。多數人願意接受 AI 協助，只要醫師能把關。研究也提醒，信任和風險的影響有「飽和點」，不會無限放大。未來還要考慮隱私、文化和長期使用經驗。 PubMed DOI

這份調查發現，醫學界對生成式AI的認知很高，但知識多屬中等，態度普遍正面，使用行為也算合理。知識和態度會影響實際應用，且中國以外的受訪者表現較佳。多數人認同應主動揭露AI使用情形。研究建議應加強相關訓練並訂定明確指引，以確保AI在醫學領域的合規與有效運用。 PubMed DOI