人工智慧工具如ChatGPT和Bard正改變小兒科醫學，雖然面臨挑戰，但在小兒科領域應用日漸普及。研究總結了人工智慧在小兒科醫學中的作用，評估了挑戰、機會和可解釋性。通過系統性搜尋，分析了20篇文章，發現人工智慧在診斷、挑戰（數據安全、處理）和未來機會（大數據、精準醫學）方面扮演重要角色。人工智慧有潛力克服小兒科醫學的障礙，但需與人類專業知識結合。未來研究應注重獲取全面數據以提升可應用性。 PubMed DOI

AI和ML在醫學領域扮演重要角色，但對臨床醫師來說，跟上最新進展是挑戰。這份概述有助醫療專業人員了解AI和ML在復甦研究中的應用，包括預測模型、治療異質性、強化學習、語言處理和大規模語言模型。在臨床環境中實施AI和ML需要高質量數據和嚴格驗證。為建立可信賴模型，需解決自我實現預言和反饋迴圈等風險。與專家合作對有效利用AI和ML在復甦研究至關重要。 PubMed DOI

小朋友和新生寶寶若罹患急性腎損傷，影響嚴重，需重視預防和及時治療。人工智慧和機器學習已協助早期偵測AKI，如XGBoost、邏輯回歸和風險評分等模型成功預測AKI。"Baby NINJA"模型降低新生兒AKI風險，"STARZ"則準確預測NICU患者AKI。結合AI和生物標記物或許提升預測能力。 PubMed DOI

人工智慧（AI）是模仿人類智慧並學習的機器，已廣泛運用在日常生活中，從搜尋引擎到家用助理。在醫療保健領域，AI可增強臨床護理和研究，特別在腎臟學的診斷、治療和預測方面。AI透過辨識患者數據中的模式提高診斷準確性，早期發現腎臟疾病並獲得更好結果。然而，需克服數據質量、隱私、偏見和法律等挑戰。訓練腎臟學家掌握AI基礎知識對發揮其在個人化醫療的潛力至關重要。歐盟提出的規定旨在確保醫療保健領域實施安全和道德的AI。 PubMed DOI

這篇社論強調人工智慧，特別是大型語言模型，可以透過增強資料處理、分析和整合，改善傳統護理研究方法。它強調了人工智慧的好處，同時強調了解決道德問題和為研究人員提供適當培訓的重要性。 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