神經外科是一個專注於治療神經系統疾病的複雜領域。人工智慧，如GPT-4，展示了在神經外科的各個方面提升的潛力，從手術前評估到手術後護理。儘管將人工智慧整合到神經外科中存在挑戰，但它被視為一個工具，可提高精確度和治療效果，而不是取代神經外科醫生。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）在神經介入手術中展現了潛力，可增強手術精確度、診斷準確性和治療計劃。然而，風險包括訓練數據中的偏見、過度依賴AI而缺乏人類監督、患者隱私問題，以及醫學決策中的道德困境。有效的監管和監督對於在神經介入手術中利用生成式AI的好處並減輕潛在危險至關重要。 PubMed DOI

AI和ML在脊椎手術中的應用研究顯示，能幫助預測患者選擇、成本和住院時間，結果相當準確。雖然這些技術還較新，但對未來臨床實踐有希望。外科醫生需了解AI/ML原則，以促進脊椎手術的進步。 PubMed DOI

全球神經外科致力於提供安全、及時、負擔得起的護理，研究指出將人工智慧應用於神經外科仍處於理論階段。探討了整合人工智慧到全球神經外科的機會和考量，強調謹慎實施人工智慧的必要性，特別針對病人護理、教育和公共衛生規劃等議題進行分析。 PubMed DOI

神經眼科學利用複雜的評估和影像技術來評估疾病。由於專家短缺，人工智慧提供新解決方案來增進診斷。機器學習算法可解讀影像數據，辨識模式，幫助準確診斷。本文討論人工智慧在神經眼科學的應用，包括預測疾病進展模型和生成式人工智慧在教育和實務上的應用。人工智慧有潛力透過提升診斷準確性和專業資源的可及性來改變神經眼科護理，儘管在臨床實踐和研究整合上仍有挑戰。 PubMed DOI

人工智慧快速發展，帶來創新且方便的應用程式，像蘋果的「蘋果智能」。它改善用戶體驗，未來可在神經外科等領域發揮作用。這項技術可能提升患者護理、神經外科教育和外科醫生效率，值得密切關注。 PubMed DOI

這篇論文回顧了人工智慧（AI）在缺血性中風影像學的進展，強調其在自動分割梗塞區域、大血管阻塞檢測及預測中風結果的應用。研究指出，機器學習（ML）和深度學習（DL）能提升診斷準確性，但仍面臨數據不足、模型可解釋性差及需即時更新等挑戰。此外，論文探討了大型語言模型的潛力，並強調建立大型公共數據庫的重要性。總之，儘管AI在缺血性中風管理上有潛力，但克服技術與實際挑戰對於臨床應用至關重要。 PubMed DOI

這篇回顧探討大型語言模型和AI聊天機器人在血管外科的應用，強調它們在臨床、研究和教育中的潛力。這些技術能增進病人溝通和簡化數據分析，但評估其優缺點非常重要。文章也提到目前實施上的限制，並建議未來整合的方向。總之，研究強調仔細評估的必要性，以確保AI在醫療中的使用能提升病人結果並有效支持醫療人員。 PubMed DOI

虛擬助手能模仿人類對話，對提升醫療保健，特別是血管外科，潛力巨大。它們可協助醫生與病人進行診斷、管理疾病，並處理行政事務。隨著血管疾病增加，這些數位工具能減輕醫療人員的負擔。隨著人工智慧和自然語言處理的進步，像GPT-4的模型能推動虛擬助手的發展，促進多學科護理。然而，實施時需考量設計、安全性及倫理等問題，以確保技術的公平與有效使用。本文將探討虛擬助手在血管外科的應用及其優缺點。 PubMed DOI

這篇評論強調了MRI在評估脊椎病變中的重要性，並探討了人工智慧（AI）和機器學習的進展。透過系統性文獻搜尋，找到50篇相關研究，涵蓋影像獲取、處理、分割、診斷及治療規劃等主題。研究顯示，AI能提升脊椎MRI的各方面，雖然技術仍有局限。評論呼籲進行合作研究，以克服普遍性和實施的挑戰，並指出基礎模型和大型語言模型在脊椎MRI中的潛力，建議在臨床環境中進一步評估其有效性及對病人護理的影響。 PubMed DOI