這項研究探討了使用GPT-4作為神經科學及醫學領域的病史採集工具。研究人員進行了一項觀察性試點研究，利用已發表的案例報告來獲取病史資料。研究使用三個模型來評估病史的準確性，結果顯示整體內容檢索準確率為81%。其中，頭痛的準確率為84%，中風82%，神經退行性疾病77%。雖然結果顯示這個大型語言模型能有效提取重要資訊，但仍需進一步驗證，以結合電子病歷和病人護理，發展更完善的診斷工具。 PubMed DOI

這項研究比較了人類撰寫的神經外科文章與ChatGPT生成的文章，評估其品質差異。研究選取10篇文章，5篇由人類撰寫，5篇由ChatGPT撰寫，並由專家根據整體印象、可讀性等進行評估。結果顯示，兩者在整體品質上無顯著差異，但ChatGPT的可讀性較高。專家識別作者的準確率為61%，偏好幾乎相等。結論指出，ChatGPT能產出與人類相當的文章，且可讀性更佳，顯示其在學術寫作中的潛在價值。 PubMed DOI

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這項研究評估了ChatGPT 4.0在識別德國神經學報告錯誤的效果，並與人類專家比較。分析了十份報告，每份有十個語言錯誤和一個重要內容錯誤。結果顯示，使用第一個提示時，AI的準確率為35%，而第二個提示則達到75%。AI的處理速度明顯快於人類，第一個提示平均102.4秒，第二個209.4秒，人類則需374秒。研究指出，AI能有效協助醫療報告撰寫，且提示設計對結果影響重大。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式AI如何結合神經科學和生理學，推動精神醫學發展。AI能協助資料分析、實驗設計、臨床支援，還有助於發現新生物標記和建構症狀模型。作者強調AI與神經科學互相促進，但也提醒要注意數據品質、隱私和資源限制，建議在精神健康照護中審慎運用AI。 PubMed DOI

一款專為神經科設計的 AI（GPT-4 Turbo，經 Neura 運作），在模擬診斷中表現比現職神經科醫師更好，準確率高達 86%，反應時間也大幅縮短到 30 秒內，還能提供可靠、可查證的資訊。這證明針對特定領域設計的 AI，有機會成為臨床神經科的高效輔助工具。 PubMed DOI

這項研究用persistent homology來分析癲癇患者大腦活動，再用Gemini Pro Vision 1.0大型語言模型分類。雖然直接用LLM偵測癲癇發作準確率不高，但這方法不用大量訓練資料或複雜參數，未來有機會發展成更好用、可擴展的分析工具。 PubMed

這篇評論（為三部曲第二部）探討AI在神經醫學的應用，包括診斷、病患互動和個人化治療，也談到責任歸屬、AI黑盒子等倫理問題，並思考AI是否會有自我意識。作者強調AI雖能改變照護模式，但仍需倫理監督與人類主導，並為下一部聚焦全球健康與數據分析做準備。 PubMed DOI

雖然生成式AI看似讓醫學人文變得不重要，但其實AI本身就是一種敘事工具，醫學人文在引導AI於醫療倫理和實務應用上反而更關鍵。作者強調，敘事醫學和人文學科能提供評估與負責任整合AI的框架，AI應該輔助而非取代醫學中的敘事實踐。 PubMed DOI

這項研究結合AI、生物資訊和單細胞分析，找出27個和阿茲海默症有關的關鍵基因。結果發現，患者的免疫細胞組成有明顯變化，像是CD8+ T細胞和巨噬細胞增加，樹突細胞減少，並點出各細胞表現最明顯的前十個基因。這種方法有助於更快了解阿茲海默症的基因和免疫特徵。 PubMed DOI