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

人工智慧（AI）在腎臟科，特別是預測住院急性腎損傷（AKI）方面的應用逐漸增多。近期的進展促使多種AI技術發展，提升了不同醫院對AKI的檢測能力。這篇綜述探討了AKI風險預測的演變，對比傳統靜態風險評估模型與新興的AI方法。雖然目前對這些AI模型在臨床應用及病人結果的數據仍有限，但文章對AI在AKI檢測和管理的未來持樂觀態度。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在快速改變生物醫學研究，加速解決問題並分析龐大數據。AI在藥物設計、毒理學和材料辨識上的應用，有潛力改革科學研究的設計、數據分析和溝通方式。像ChatGPT和Perplexity這樣的大型語言模型改變了科學家之間的互動和溝通方式。雖然AI帶來好處，但也有風險，例如保密性不足和潛在偏見。本評論討論了AI對生物醫學研究現況和未來影響，並強調了需要考慮的利弊。 PubMed DOI

整合人工智慧和機器學習可改善心臟衰竭和急性腎損傷患者護理，提供個人化治療。本評論探討了人工智慧技術應對挑戰，強調驗證、合作和道德。結合分析工具和臨床知識，可提升患者護理水平。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4和Claude-2.0在新生兒護理情境中的臨床推理能力，發現Claude-2.0比ChatGPT-4更準確、更快。但在診斷、治療和反應時間上仍有限制，需要進一步改進才能應用在臨床上。在使用人工智慧做臨床決策前，安全性是首要考量。研究指出整合ChatGPT-4和Claude-2.0至臨床前，必須先解決準確性的差距。 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