人工智慧，特別是ChatGPT，被提及可輔助中風患者機械溶栓的臨床判斷。杜蘭大學醫療中心研究指出，ChatGPT與醫師意見一致率為54.3%，但8.8%出現錯誤。雖然ChatGPT有潛力協助臨床判斷，但不能全然依賴。或許可提升臨床醫師工作效率。 PubMed DOI

人工智慧在醫學領域持續進步，一項研究發現ChatGPT對急性冠狀動脈綜合症（ACS）問題回答準確率超過90％，尤其在預防和生活方式問題方面表現優秀。然而，在治療和管理問題上仍有改進空間。研究也指出，ChatGPT基於歐洲心臟學會指南的回答具有實質性。 PubMed DOI

研究指出，ChatGPT-4在評估急性非創傷性胸痛患者風險時，與TIMI和HEART評分有高度相關，但個別風險評估範圍較廣，可能給出不同評估。然而，使用44個臨床變數的模型時，ChatGPT-4的一致性較低，風險評估相關性較差。雖然ChatGPT-4在醫療上有潛力，但在臨床風險評估方面仍需進一步改進和客製化。 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

ChatGPT等自然語言AI有潛力改變醫療服務。我們評估了ChatGPT提供冠狀動脈造影相關資訊的能力，並探討了利用AI進行患者教育的機會與挑戰。ChatGPT通常提供全面資訊，但也有不準確和有限之處。雖AI可成為患者寶貴資源，但無法取代專業人員提供的個人化醫療建議。 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

這項研究評估了人工智慧工具ChatGPT-4V在急性中風診斷中的有效性，透過分析530張MRI影像，包括266例中風和264例正常病例。主要發現顯示，ChatGPT-4V在識別中風影像的準確率為88.3%，正常影像為90.1%。在檢測擴散限制方面，準確率為79.5%，但對於受影響半球的識別僅為26.2%。總體而言，該工具的診斷敏感性為79.57%，特異性為84.87%，顯示其在中風診斷中輔助醫療專業人員的潛力。 PubMed DOI

急性冠狀動脈症候群（ACS）仍是主要的疾病與死亡原因，2023年歐洲心臟病學會（ESC）指導方針在管理上有顯著進步。本研究評估了ChatGPT-v4在遵循ESC指導方針的表現，結果顯示其在二元問題的準確率從84%提升至86%，多選問題則從80%提升至84%。雖然表現有小幅波動，但顯示出穩定性和高一致性。儘管如此，仍需注意其局限性及可能的風險，這在臨床應用中需謹慎考量。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在冠狀動脈再血管化決策建議的有效性，與多學科心臟團隊的建議進行比較。研究分析了86個案例，結果顯示ChatGPT-4的準確率達82%，而ChatGPT-3.5為67%。特別是在左主幹病變、三血管病變和糖尿病患者中，ChatGPT-4的準確率超過90%。研究建議，像ChatGPT-4這樣的語言模型可作為臨床決策支持的有價值工具，尤其對特定病人群體。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在急診科解讀心電圖的效果，並與心臟科醫生的評估進行比較。研究在梅拉諾醫院進行，涉及128名患者，重點在於ChatGPT與心臟科醫生在識別有重大不良心臟事件風險的患者上的協議。結果顯示，ChatGPT在大多數心電圖的評估上與醫生有良好協議，但在T波和ST段的解讀上表現不佳。雖然ChatGPT識別出更多有風險的患者，但其準確性仍需提升，顯示出在急診環境中的應用還需進一步研究和改進。 PubMed DOI