人工智慧有潛力改革醫療保健，特別是在心血管CT方面。像ChatGPT這樣的模型可以模擬人類對話，提供對該領域爭論的見解。這種AI模型能夠分析高風險斑塊和定量斑塊等議題，並強調心血管CT在影像品質、報告速度、準確性和一致性方面的優勢。同時也凸顯臨床醫師在患者護理中的重要性。 PubMed DOI

人工智慧和語言模型如ChatGPT-4快速進步，改變醫學，包括心臟病學。可幫助診斷心臟疾病、推薦治療方案，改善患者結果。擔憂包括資訊過時、高昂成本，可能失去人性化關懷。醫護需接受培訓，有效運用工具。心臟病學領域，醫護合作與意識相當重要，最大程度發揮人工智慧好處，應對挑戰。 PubMed DOI

心血管疾病是全球重要死因之一，每年造成1,790萬人死亡。及早診斷治療至關重要。人工智慧和機器學習在醫學領域提供新方法，包括協助心血管疾病。研究發現ChatGPT能準確診斷八成臨床情境，提供適當治療。雖然ChatGPT在醫學有價值，但也有限制，如需完整資訊和無法個人化治療。 PubMed DOI

自然語言處理技術越來越影響臨床護理，透過各種應用如自動生成臨床註記、醫學編碼、聊天機器人、資料豐富化、群體選擇和審計。該篇回顧提供了自然語言處理技術的歷史概述和技術背景，討論了以大型語言模型為重點的實施策略，並探討心臟病學領域的未來機會。 PubMed DOI

心血管護理中，人工智慧的進步帶來潛在改善，可自動化測量、提升影像品質，並採用新方法檢測疾病，進而改善診斷、治療和結果。人工智慧模型可高精確度檢測心電圖疾病，但需嚴格驗證解決訓練、現實效力、公平性和長期可靠性。雖然心血管人工智慧研究增多，仍缺證明改善結果試驗，但進行中試驗將填補此空白。保持高標準，採用這技術對心臟病學利用人工智慧提供更好病人護理和醫護人員體驗至關重要。 PubMed DOI

AI可透過分析臨床和患者數據改善ASCVD風險評估，提升篩檢效果並增進指南遵循。AI模型個人化風險評估優於傳統，可自動檢測ASCVD風險標誌如CAC。LLM有助於填補預防護理缺口，改善患者教育。AI在ASCVD預防和管理上有潛力，但臨床整合需有規範、反覆的途徑。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是現代機器學習工具，可解讀非結構化文本並做預測。已普及應用，初期用於生成標題、總結文本等，現已擴展至臨床和學術領域。在醫學中，LLMs可解釋複雜概念、改進臨床決策，但仍有限制，如生成錯誤內容、缺乏原創性。人類監督對於使用LLMs至關重要，解決挑戰可最大化好處並降低風險。文章探討LLMs功能、限制，尤其對心臟病學的影響，展示其轉型潛力和技術限制。 PubMed DOI

這篇文章討論了大型語言模型（LLMs）如何簡化醫學資訊、改善醫患溝通、自動摘要文章、分析數據，強化心血管護理和研究。探討了LLMs在醫學上的應用、限制和挑戰，提供心血管專業人員實用指南。也思考了LLMs對心血管護理和研究的未來影響。 PubMed DOI

Transformer神經網絡最初為處理自然語言而生，現在在醫療領域廣泛運用，用來分析各種數據。應用範圍包括臨床語言處理、醫學影像、電子病歷、社群媒體、生理訊號和生物序列。Transformer已用於手術指導、預測手術後結果、臨床診斷、報告生成、數據重建和藥物/蛋白合成。討論了在醫療中使用Transformer的優勢和限制，如計算成本、模型解釋性、公平性、與價值觀一致性、倫理和環境影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變自然語言處理（NLP）領域，為放射科醫師提供提升工作的機會。NLP是人工智慧的一個分支，透過演算法分析文本數據。近期的進展，如注意力機制和變壓器架構，讓像GPT-4和Gemini這樣的模型能生成類似人類的文本，並分析大量資料。 不過，LLMs也有其限制，例如依賴訓練數據的質量，可能會產生不準確的輸出。儘管如此，LLMs在放射學的應用逐漸受到重視，幫助醫師提取有價值的見解，改善工作流程，最終提升病患護理品質。 PubMed DOI