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

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

人工智慧在心血管護理領域有重要進展，可改善診斷和治療。已有600多個FDA批准的臨床AI演算法，其中有10%專注於心血管。最新AI技術包括多模式輸入和生成式AI。重要的是在各方面評估AI，並討論基礎設施、倫理、監管和商業考量。謹慎運用AI可提升心臟病學領域的患者護理和醫護人員體驗。 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

人工智慧和深度學習對心血管醫學的病患護理產生了顯著影響。本文簡要討論了這個領域的一些重要進展，但沒有提供對心血管醫學中所有人工智慧應用的深入評論。 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

初級預防可幫助避免心血管疾病(CVD)，AI可提供幫助。我們團隊開發了CardioSight，即時顯示個人和地理層面的風險因素。結合CHAMP計畫，AI可識別高風險患者並採取有效管理措施，填補風險識別與患者護理之間的差距，建立新的CVD預防工作流程。 PubMed DOI

這篇論文深入分析了AI在藥物開發中的進展，特別是針對小分子、RNA和抗體的應用。它探討了AI如何融入藥物開發流程，並回顧了目前臨床試驗中的藥物。論文指出，至今尚無AI設計的藥物獲得監管機構批准，並建議利用大型語言模型和擴散模型來克服這一挑戰。總體而言，論文強調了AI在藥物發現中的潛力，同時也討論了這個快速發展領域的挑戰與未來機會。 PubMed DOI

心血管疾病是全球主要的死亡原因，早期檢測仍然面臨挑戰。人工智慧（AI）在改善早期診斷方面展現潛力，特別是深度神經網絡能提高醫學影像的解讀準確性，發現心臟科醫生可能忽略的細節。隨著變壓器模型和大型語言模型的進步，AI能更好整合電子健康紀錄、影像和基因數據，幫助識別高風險患者並制定預防策略。儘管AI能提供即時診斷支持，但在臨床應用前仍需解決數據隱私和診斷錯誤等風險。本文探討AI在心血管醫學中的機會與挑戰。 PubMed DOI