深入瞭解如何使用科學研究來回應您的健康情況查詢
在 Bing Health，我們了解尋找值得信任且正確的健康資訊可能不太容易。 雖然科學研究不斷地隨著新的發現和解決方案而進展，但通常會被埋在學術日誌中，而且可能難以存取或解譯。 大部分的人沒有時間或資源可以篩選複雜的研究論文。
在 Bing 中，我們會提供來自最新且最可信之科學研究的回應給您。 我們運用大型語言模型 (LLM) ，以簡化來自可靠研究論文的研究結果。
何時可以看到科學研究的回應？
與健康情況研究特別相關的問題 Ex：有關「天體」的最新研究
新進位或新診斷的相關問題例如：對記錄專家來說全新的記憶、早期偵測失智的新測試
您可能不會看到關於大自然問題的研究解答例如：什麼是方塊？
我們如何選取 & 排名
我們致力於提供您來自經過審查之來源的回應，並以可靠的對等檢閱研究為根據。 無論您要尋找特定條件的深入解析，或是一般健康資訊，我們為您提供科學知識的最佳資訊。 我們確保贊助和偏見研究不會影響回應，並確保來源的完整透明度 & 撰寫。
此外，我們會根據下列所有層面來排名研究，讓您獲得最有用的解答
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可信的來源：回應是採用經過同儕檢閱的研究，並以受重視的日誌發佈，讓您可以信任這些結果。
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透明度：我們相信完全透明。 針對每一項研究，您可以查看有關來源的詳細數據，例如其發佈的日誌、研究論文標題、相關作者、在其他研究中引用該數據的頻率，以及出版物年份。
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清楚了解：我們知道科學論文可能很複雜。 若要深入瞭解來源，您可以將游標停留在每個來源旁提及的標籤上，以瞭解其在研究中的意義和相關性。
廣泛引用的研究論文 -「廣泛引用」的論文是指被其他論文至少參照 10 次的論文。 廣泛引用的論文在欄位中具有影響力，因為它們已經用來進行進一步的工作。 有一項警告是，出版物之後可能需要好幾年的時間才會引用一份檔;因此，最近發佈的檔可能相當重要且具影響力，但尚未提供足夠時間可供廣泛引用。 我們使用 OpenCitations - Home 做為引文計數。
隨機化的實驗 & 元分析 - 隨機化的醫療試驗 (RCT) 和元分析被視為研究設計金標準，因為它們被視為最有效地減少可能導致不正確或無法回復之研究結果的偏見。
高影響醫學日誌 – 含有高影響因素的日誌會發佈文章，這些文章會被廣泛引用、閱讀和影響。 它們也同樣受到重視，因為他們的拒絕率較高，因此確實發佈的檔會被看做是經過審查、審閱和認為重要的情況。 我們會使用 Scimago 日誌 & 國家/地區排名來獲得日誌影響因素。
開始取得您可以信任的答案，並以科學為後盾！
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