持續性腎臟替代療法（CRRT）對急性腎損傷的重症病患至關重要，近期對於人工智慧（AI）在CRRT應用的研究逐漸增多。一項回顧文獻發現，十篇相關研究中，2021年的發表特別突出，60%的研究專注於機器學習模型，旨在提升CRRT的效果。主要研究方向包括早期指標、預測死亡率及腎臟恢復等，但文獻中也指出缺乏前瞻性驗證及偏見問題。儘管研究增多，仍需進一步探索AI如何改善臨床決策及CRRT的整體流程。 PubMed DOI

這項研究比較了重症監護病房（ICU）護理人員與生成式人工智慧（如ChatGPT-4和Claude-2.0）的診斷準確性。研究使用四個真實ICU案例，評估74名護理人員的表現，結果顯示護理人員在需要整體判斷的情境中表現優於AI，雖然某些AI在標準案例中表現相當。護理人員的回應較簡潔，而AI則較冗長。研究強調經驗豐富的護理人員在細緻決策上更具優勢，並呼籲進一步發展AI以提升其臨床決策能力。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在重症護理腎臟科的進展與應用。AI 演算法能提升早期檢測、風險預測及個性化治療，特別是在急性腎損傷（AKI）管理上。機器學習模型可在血清肌酸酐變化前預測 AKI，而大型語言模型則能自動生成臨床筆記和患者教育材料。儘管如此，為了發揮 AI 的潛力，仍需解決數據質量和倫理等挑戰。成功整合 AI 需要腎臟科醫生、重症醫師與 AI 專家的合作與持續教育。 PubMed DOI

這篇回顧探討了人工智慧（AI）在心臟復甦後預測神經學結果的潛力，指出其優於傳統預後評分系統。研究顯示，像人工神經網路（ANN）和XGBoost等機器學習技術在預測準確性上表現更佳，並能降低醫療成本和提供個人化照護。不過，回顧也提到AI面臨數據質量、偏見和隱私等挑戰，強調需多樣化數據來源和可解釋的結果來提升可靠性。儘管如此，AI在這領域的進展仍令人期待，需持續人類監督和數據共享。 PubMed DOI

近年來，利用人工智慧（AI）進行嬰兒疾病檢測和預測的研究逐漸增多。研究回顧了2018至2022年間的154篇相關文章，顯示研究活動明顯上升，涵蓋十二種ICD-11疾病類別，特別是產前疾病。AI模型主要使用臨床、人口統計和實驗室數據進行訓練，深度神經網絡成為主流方法。研究結果顯示，AI在嬰兒診斷中具潛力，未來大型語言模型的發展預期將進一步推動這一領域的進步。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健，特別是重症醫療中，顯示出改善病人結果的潛力。本系統性回顧分析了1364篇文章，最終納入24項研究，涵蓋傳統模型、機器學習、深度學習及生成式AI等技術。研究結果顯示，AI能有效預測術後併發症、ICU入院等健康結果。雖然AI在護理領域展現潛力，但研究多樣性使得無法明確評估其有效性，未來需進一步探討AI對護理結果的影響。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在小兒泌尿科的應用，強調了醫生可用的工具和新興技術。AI在影像分析和臨床預測方面的應用，能提升病人諮詢及風險評估，並協助開發遺尿症的治療方案。雖然像ChatGPT這樣的語言模型在病人教育上有潛力，但目前尚無法完全取代人類互動。總體來看，AI和機器學習在小兒泌尿科的應用仍在探索中，未來可能對醫療實踐帶來重大影響。 PubMed DOI

AI在小兒科應用越來越多，能提升效率、協助診斷，也能簡化病歷紀錄。不過，目前AI模型的可靠性和驗證還不夠，病患隱私和法律、倫理問題也要注意。AI應當當作輔助工具，不能完全取代醫師，避免過度依賴和錯誤資訊，未來還需要更多研究和規範。 PubMed DOI

在資源有限的地區，孕產婦和新生兒死亡率高，AI有助於早期發現風險、診斷和健康監測。雖然AI在預測併發症和支援照護上很有潛力，但還有資料品質、醫療整合和倫理等問題要克服。未來應加強資料品質、讓AI更適用當地需求，並確保公平與倫理。 PubMed DOI

這篇回顧整理了197篇AI應用在心臟驟停和心肺復甦的研究，發現多數是回溯性、著重預測和分類，主要用機器學習。雖然AI表現不錯，但很少有外部驗證或實際臨床測試，也還沒證據證明能改善病人預後。未來建議加強前瞻性驗證、公平性、可解釋性，並推動AI臨床應用。 PubMed DOI