這項研究探討了ChatGPT在為代謝功能障礙相關脂肪肝病（MASLD）患者生成阿拉伯語回應的效果。研究將一份英文問卷翻譯成阿拉伯語，並由十位沙烏地阿拉伯的MASLD專家評估回應的準確性、完整性和可理解性。結果顯示，準確性得分為4.9，完整性得分為2.4，可理解性得分為2.74，顯示回應相當正確且易懂。不過，專家們認為AI的科學內容仍需加強，以避免醫療錯誤資訊的傳播。整體而言，這顯示了AI在提供MASLD相關資訊上的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT，在心理語言學研究中生成句子刺激的應用，涵蓋英語和阿拉伯語的書面及聽覺句子。透過三個實驗評估AI生成句子的可接受性與有效性。結果顯示，英語的AI句子可接受性與人類創作相當，但阿拉伯語的AI句子評價較低。有效性方面，只有實驗2顯示出預期效果。整體來看，研究指出AI在心理語言學研究中可成為開發刺激的有用工具，提升研究的多樣性與效率，並對未來研究提供啟示。 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

傳染病對公共健康造成重大挑戰，因此需要主動監測來保護社會健康。像世界衛生組織（WHO）等機構主要以英語分享數據，這對非英語使用者，特別是中東地區的人來說，理解上有困難。為了解決這個問題，我們推出了InfectA-Chat，一個專為阿拉伯語設計的語言模型，具備英語問答能力。該模型經過大量數據微調，並採用檢索增強生成（RAG）方法，能夠獲取最新的傳染病資訊，顯示出優越的性能，並促進公共健康倡議。 PubMed DOI

這項研究推出GDReCo語料庫和本體框架，專門用來提升基因與疾病關聯的文本擷取，解決NLP模型訓練資料不足的問題。GDReCo收錄超過2.4萬筆案例，結合人工與模型標註。用BERT訓練後，模型能更準確擷取基因-疾病關聯，對生醫研究很有幫助，但像ChatGPT這類模型在細節擷取上還是有難度。 PubMed DOI

這項研究比較三款GPT模型在醫學檢驗報告錯誤偵測和治療建議的表現。結果顯示，GPT模型平均能準確抓出約九成錯誤，但對格式錯誤較不敏感。GPT的判斷和資深檢驗師幾乎一樣準，速度還更快。GPT-o1 mini偵錯最穩定，GPT-o1給治療建議最強，顯示AI有助提升檢驗室效率和臨床決策。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在阿拉伯語翻譯後編輯上效率高、流暢度也不輸專業人類，但遇到複雜語法、成語或專業術語時表現較弱。整體來說，ChatGPT-4o能提升翻譯生產力，是輔助人類翻譯者的好幫手。 PubMed DOI

這項研究發現，在阿聯使用 ChatGPT 輔助教學，能有效提升有閱讀障礙的阿拉伯語兒童的閱讀理解能力。使用 ChatGPT 的孩子在句子和語境理解上表現更好。結果顯示，AI 工具整合進補救課程，有助提升閱讀障礙兒童的學習成效，建議老師多加利用這類科技，提供更個別化的學習協助。 PubMed DOI

翻譯教學很花時間，但AI工具能自動化重複工作。現在缺乏阿拉伯語相關資料集，這項研究用GPT把SauLTC轉成平行語料庫，方便教學。用餘弦相似度和人工評估檢查品質，發現LaBSE加GPT的組合相似度最高，達85.2%，顯示AI很有潛力協助翻譯教學資源建置。 PubMed DOI

這篇研究針對土耳其語拼字校正，建立了新資料集NoisyWikiTr，並比較BERT編碼器和T5編碼器-解碼器模型。結果顯示，能理解語境、針對語言設計的序列到序列模型，修正真實土耳其語拼字錯誤的效果，比傳統工具和一般模型都更好。 PubMed DOI