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運動對於控制高血壓非常重要,但患者和醫療人員在執行運動處方時常遇到挑戰。像ChatGPT 4.0和智慧健康促進系統(IHPS)等AI工具已被開發來協助,但其有效性仍需評估。一項研究發現,ChatGPT在運動處方的準確性和全面性上優於IHPS,但對於有特定運動障礙的患者,ChatGPT可能帶來較高風險。總體來說,這些AI系統可作為醫療專業人員的輔助工具,未來應加強其表現和用戶互動。 PubMed DOI


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研究發現,人工智慧聊天機器人生成的運動建議質量高,但可讀性較困難,且需注意準確性及醫療許可。此外,人工智慧可能存在責任、偏見和歧視問題。雖然在醫療保健領域有潛力,但使用時仍需謹慎。 PubMed DOI

高血壓若控制不當,可能導致嚴重健康問題。許多人難以保持正常血壓。網路醫療資訊需區分真假。生成式人工智慧(GeAI)在健康資訊上廣泛應用,但需注意錯誤資訊。研究發現ChatGPT在高血壓資訊中92.5%準確,可信度達93%。GeAI潛力大,但仍需進一步研究確保醫療可靠性。 PubMed DOI

人工智慧在健康管理領域有潛力,但健身應用程式雖提供量身訂製計畫,卻缺乏專業監督。研究指出,人工智慧模型可生成安全運動處方,但缺乏個人需求精確性。儘管AI提供便利,仍需醫療專業人員的個人化處方。未來應研究互動式AI模型和即時反饋整合。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT作為虛擬健康教練在慢性疾病管理中的有效性,並指出其提升醫療可持續性的潛力。研究涉及39名病人,透過與ChatGPT互動獲取健康資訊,並進行訪談收集見解。 主要發現顯示ChatGPT的機會包括鼓勵終身學習、改善健康素養、降低醫療成本、支持行為改變、可擴展性及可及性。然而,挑戰則包括無法進行身體檢查、缺乏人際連結、法律與倫理問題,以及準確性不足。結論強調,ChatGPT可輔助慢性疾病管理,但需解決隱私及準確性問題。 PubMed DOI

您的研究強調病人教育在心臟衰竭管理中的重要性,並探討像ChatGPT這樣的AI聊天機器人的潛力。您比較了ChatGPT的回應與頂尖心臟病學機構的教育材料,評估了可讀性和可行性。 研究發現,雖然ChatGPT的回應較長且複雜,但可讀性得分仍具競爭力。然而,其可行性得分較低,顯示資訊雖全面,但對病人來說應用不易。 這項研究強調AI在病人教育中的潛力,但也指出需進一步研究以提升這些工具的可靠性和有效性,才能被認可為可信資源。整體而言,您的工作為技術與醫療教育的交集提供了重要見解。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧語言模型,特別是ChatGPT和ChatSonic在醫療領域的應用,針對病人高血壓問題進行比較。研究使用全球質量評估標準和修訂版DISCERN量表,於2023年10月進行,持續一個月,向兩個AI模型提出十個高血壓相關問題,並由兩位內科醫師評估其回應。結果顯示回應質量和可靠性有差異,評估者之間共識程度低,強調在醫療環境中持續監控和驗證AI資訊的重要性。 PubMed DOI

心臟衰竭(HF)是全球健康的重要議題,影響死亡率和經濟負擔。先進的人工智慧技術,特別是像ChatGPT這樣的系統,為HF管理帶來新機會。這篇綜述分析了多個醫學資料庫的研究,探討ChatGPT在HF預防、診斷和管理中的應用,特別是對臨床決策和病人教育的影響。儘管有潛力,ChatGPT仍面臨訓練數據不足和倫理問題等挑戰。文章也強調了其在個性化治療計劃中的有效性,並希望能幫助醫療專業人員更好理解其優缺點。 PubMed DOI

本研究探討了ChatGPT和Google Gemini兩個人工智慧工具在創建有關肥胖、高血壓和高三酸甘油脂血症的患者教育指南的有效性。結果顯示,ChatGPT生成的內容較長,但在可讀性和可靠性上與Google Gemini相似。雖然Google Gemini的易讀性得分稍高,但差異不顯著。總體而言,這兩個工具都能有效滿足患者的教育需求,適應不同的內容長度和複雜度。 PubMed DOI

本研究探討了ChatGPT 4.0在解讀動態血壓監測(ABPM)數據的準確性,與兩位腎臟科醫生的解讀結果進行比較。分析了53份ABPM記錄,結果顯示ChatGPT在高血壓識別、夜間高血壓及異常心率等方面的準確性分別為87%、89%及94%。兩輪測試的協議率顯示出中等到顯著的一致性,且準確性在兩次測試中無顯著差異。這表明ChatGPT在高血壓管理中具潛力,但仍需在更大樣本中進一步驗證。 PubMed DOI

心臟復健(CR)能提升存活率、減少住院率並改善生活品質,但參與的障礙包括可及性和社會經濟因素。本研究探討人工智慧(AI),特別是ChatGPT,在心臟復健中的應用。研究評估了ChatGPT對40個問題的回答,結果顯示其在提供符合指導方針的建議上表現良好,尤其在風險分層和病人安全策略方面。然而,對於老年病人和高強度訓練的管理仍有不足。未來需加強個性化和臨床驗證,以便更好地融入醫療環境。 PubMed DOI