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

研究提出設計框架，改進大型語言模型如ChatGPT在臨床註記中提取見解的準確性，專注於評估胸痛的心臟病風險評分（HEART scores）。研究發現經過提示優化後，GPT-3.5和GPT-4模型在合成臨床註記中確定HEART scores的表現有所提升。結果顯示LLMs在臨床分析中有潛力，但仍需進一步在真實臨床數據上驗證。 PubMed DOI

研究發現，人工智慧在處理心臟疾病時能提高決策準確性，尤其在瓣膜疾病治療上。使用像ChatGPT這樣的工具，可增進心臟團隊的效率。未來需進一步研究如何整合人工智慧以提升決策過程。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在教育患者心臟影像方面的表現。結果顯示，在三次聊天中，ChatGPT-4在正確性和一致性方面優於ChatGPT-3.5。兩者都有超過一半問題回答正確，但仍需改進才能在教育患者心臟影像上更有效。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在醫療決策中的表現，結果顯示GPT-4優於GPT-3.5。資深醫師給予較高評分，尤其在倫理問題上。AI有助於醫師，但不應取代人類專業知識，需進一步研究整合到臨床環境中的方法。 PubMed DOI

本研究評估ChatGPT-4.0在心臟病臨床案例的預診斷與治療計畫中的表現，並由專家醫師進行評估。研究使用20個案例，結果顯示ChatGPT-4.0在鑑別診斷上的一致性得分中位數為5.00，管理計畫得分中位數為4，顯示其準確性與質量良好。整體而言，ChatGPT-4.0在不同難度的案例中表現穩定，顯示其在心臟病領域作為臨床決策支持工具的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在冠狀動脈疾病（CAD）診斷中的表現，特別是根據CAD-RADS 2.0指引進行比較。結果顯示，ChatGPT 4o的準確率最高，達到100%，接著是ChatGPT 4和Claude 3 Opus，準確率為96.6%。其他模型的準確率也不錯，介於90%到93.3%之間。這些結果顯示LLMs在改善CAD的放射報告和病人照護方面的潛力，並強調進一步研究其視覺診斷能力的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在醫療領域的應用引起了廣泛關注。Anaya等人的研究比較了ChatGPT生成的心衰竭醫學教育材料與美國知名機構的資料可讀性，並對結果進行了批判性評估。這篇評論探討了如何改善心臟病學相關LLMs研究的可重複性，並提出了未來研究中更有效抽樣LLM回應的建議。儘管該研究提供了有價值的見解，但仍需進一步研究以克服現有限制，增進對這些創新工具的理解。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在高風險非ST段抬高急性冠狀動脈症候群（NSTE-ACS）患者中，對於是否需要進行侵入性冠狀動脈造影（ICA）的判斷。研究中，ChatGPT分析了86名患者的臨床數據，建議19名患者不進行ICA，結果顯示其準確率達86%。這顯示ChatGPT能有效協助ICA決策，可能減少不必要的手術。不過，研究也強調準確數據的重要性，並呼籲進行更大規模的研究以進一步驗證人工智慧在臨床中的應用。 PubMed DOI

心血管疾病是全球主要的健康問題，人工智慧（AI）如ChatGPT為心血管醫學帶來了新機會。這篇文章探討了ChatGPT如何透過症狀分析、風險評估和診斷輔助來提升臨床決策，並改善醫療教育及研究交流。不過，也需注意潛在的不準確性、倫理問題和數據隱私等挑戰。未來應專注於提升訓練數據質量、開發專用模型及建立監管框架，以增強ChatGPT的臨床應用，進而改善治療效果和護理品質。 PubMed DOI