最近一項針對75歲以上非ST段抬高心肌梗塞（NSTEMI）患者的研究，探討保守醫療與侵入性策略的效果。研究包含1518名患者，隨機分為侵入性組（753人）和保守組（765人），隨訪中位數為4.1年。結果顯示，兩組在心血管死亡或非致命性心肌梗塞的發生率上無顯著差異（侵入性組25.6% vs. 保守組26.3%）。雖然侵入性策略在減少非致命性心肌梗塞方面有潛在益處，但整體風險並未顯著降低，建議對於年長患者，保守策略同樣有效。 PubMed DOI

這項研究旨在提升急診部病人胸部CT掃描中偶發性肺結節（ILNs）的檢測與追蹤，對早期肺癌診斷至關重要。研究團隊開發了一個三步驟的自然語言處理（NLP）流程，解決非結構化放射學報告的挑戰。分析了26,545份CT掃描，並建立了基於RoBERTa模型的NLP流程。評估結果顯示，該流程在結節檢測及後續建議上表現良好，準確率高達93.3%。這個開放存取的工具有助於減少錯誤，改善病人照護。 PubMed DOI

本研究評估了人工智慧（AI），特別是OpenAI的自然語言處理技術，對胸腔多學科腫瘤委員會（MTB）決策的幫助。研究納入2023年1月至6月診斷為非小細胞肺癌的52位病患，AI模型生成的建議與MTB決策的一致性達76%，Kappa指數為0.59，手術建議的一致性更高，重複案例後達92.3%。結果顯示，AI可成為多學科腫瘤委員會決策的有力支持工具。 PubMed DOI

青少年特發性脊柱側彎（AIS）是一種常見的脊柱畸形，通常需要手術治療。本研究比較了三種椎弓根螺釘插入技術：自由手法透視（FHF）、導航輔助（NVA）和機器人輔助（RBA）。分析764名患者的數據顯示，RBA在螺釘放置準確性上最佳，但手術時間較長；NVA則在準確性與手術時間之間取得良好平衡。各技術在失血量、Cobb角矯正及住院時間上無顯著差異。未來需進一步研究這些方法的長期效果及成本效益。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在系統性文獻回顧中的篩選效果，並與傳統手動篩選及機器學習工具進行比較。研究使用ChatGPT-4o和Claude-3.5進行篩選，結果顯示LLMs在全文篩選中敏感度達0.87、特異度0.96，AUC為0.96；標題和摘要篩選的敏感度為0.73，經修正後提升至0.98，特異度保持高達0.99。相比之下，ASReview和Abstrackr的表現較差。結果顯示LLMs能有效提升文獻篩選的準確性與效率，減輕工作負擔。 PubMed DOI

這項研究比較了高解析度微超聲引導活檢與MRI融合引導活檢在未接受過活檢的男性中診斷前列腺癌的效果。試驗於2021年12月至2024年9月在20個國家的802名男性中進行，結果顯示微超聲引導活檢檢測到癌症的比例為47.1%，不劣於MRI融合引導的42.6%。研究結論認為，微超聲引導活檢是檢測前列腺癌的可行替代方案，並已在ClinicalTrials.gov註冊，識別碼為NCT05220501。 PubMed DOI

這項研究發現，病人的前後胸徑、胸腔縱橫比和心胸比，會影響右側頸內靜脈隧道式導管的尖端深度和位置。胸徑大於22.5公分或胸腔縱橫比超過0.74時，導管尖端較容易放錯位置。建議放置導管時要評估個別胸腔解剖，才能提高準確度。 PubMed DOI

最新COPD診斷方式，除了傳統肺功能檢查，還加上呼吸症狀、生活品質和CT影像判斷，能找出更多高風險但過去被忽略的患者。這些人死亡率、急性惡化和肺功能惡化速度都比較高。反之，有些只有氣流阻塞但沒症狀或影像異常的人，可能其實沒那麼嚴重。綜合評估能更精準找出需要積極治療的患者。 PubMed DOI

這篇研究發現，GPT-4o-mini和ERNIE-4.0-Turbo-8K在根據放射科報告給肺結節追蹤建議時，準確率都超過九成，表現和專業醫師差不多，錯誤建議也很少。雖然這些AI有潛力協助放射科決策，但實際應用前還是要嚴格驗證和監督，確保病人安全。 PubMed DOI

這項研究發現，腎臟切片時採用30°-60°的針角度，能有效提升組織取得率和腎小球數量，且不會增加嚴重併發症風險。針的深度則沒什麼影響。建議臨床上優先考慮這個角度，尤其適合肥胖或腎臟較小、皮質較薄的病人。 PubMed DOI