教育科技研究速報

本研究探討AI在醫療環境中作為溝通橋樑的角色，而非取代人類判斷，並發現AI介導能減輕關係摩擦、提升溝通效率。

本研究提出一個以真實患者互動數據為基礎的框架，旨在提升醫療對話AI的安全性和可靠性，超越傳統基準測試的局限。

本研究開發一款基於大型語言模型的互動式模擬器，旨在協助訓練失智症照護者，並提供隱私友善的照護情境。

本研究透過文獻計量分析，探討智慧醫院生態系統的演進，揭示研究模式、差距，並提出以證據為基礎的政策建議。

本研究運用流程挖掘技術，分析急診醫療數據，評估年齡、性別、種族等因素對急診流程公平性的影響，並與正義理論概念連結。

本研究探討了醫療系統領導者與病患對於病患主導的去識別化資料共享平台之看法，發現兩者在透明度與控制權的理解上存在差異。

本研究重新定位AI在醫療保健中的角色，從獨立助理轉變為嵌入多方照護互動的協作者，以改善患者、照護者和臨床醫師之間的溝通與理解。

本研究探討了英國臨床醫師在管理一型糖尿病時，如何優先適用臨床指南，以及他們對患者解讀血糖數據與做出適當治療決策能力的看法。

本研究探討如何設計基於因果機器學習的臨床決策支援系統，以提升臨床決策的有效性、信任度及人機協作。

本論文探討在兒科急診環境中，AI 錄音系統的設計與治理，強調應納入臨床人員、家長及孩童的視角，以提升系統的合法性與有效性。

本文提出 AEGIS，一種適用於任何醫療 AI 系統的治理框架，旨在符合美國和歐盟法規，確保安全並實現持續改進。

TrustFed 提出一個聯邦不確定性量化框架，在異質且不平衡的醫療數據中提供有限樣本覆蓋保證，無需中央存取資料。