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這篇文章探討了ChatGPT在診斷常見心律不整的潛力,研究分析了20,000名心律異常病患的電子病歷。結果顯示,ChatGPT的敏感度達93%、特異度89%、正確預測值91%及負確預測值92%。ROC曲線分析的AUC為0.743,顯示其診斷表現相當優秀。研究指出,ChatGPT的診斷能力與臨床專家相當,顯示其在輔助臨床決策及改善病人結果方面的潛力。 PubMed DOI


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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

這項研究評估了ChatGPT-4o在急性心臟病案例中的表現,並與心臟科醫生和急診醫生進行比較。結果顯示,ChatGPT-4o和心臟科醫生的準確性均達100%,而急診醫生較低。ChatGPT-4o反應最快,且在準確性和完整性上得分最高。研究顯示,ChatGPT-4o的表現優於人類醫生,顯示其在臨床決策支持上的潛力,但人類監督仍然對安全整合AI進醫療至關重要。 PubMed DOI

急性主動脈剝離(AD)是一種危及生命的疾病,常因症狀與其他病症相似而被誤診。本研究探討了OpenAI的AI模型ChatGPT 4.0在診斷急性AD的有效性。透過系統性搜尋PubMed,找到163篇案例報告,隨機分析十篇。患者年齡介於29至82歲,性別分佈均衡,高血壓為常見合併症。結果顯示,ChatGPT 4.0能成功將急性AD列為前三名的鑑別診斷之一,並在五個案例中確定為主要診斷。研究指出,ChatGPT 4.0可作為輔助工具,幫助醫生進行早期篩檢。 PubMed DOI

這項研究評估了基於ChatGPT的AI模型在解讀心電圖(ECG)的效果,並與心臟科醫生進行比較。分析了107個不同難度的ECG案例,結果顯示心臟科醫生的準確率為92.52%,遠高於AI模型的57.94%至62.62%。雖然AI在女性患者的表現較佳,但整體上仍不如醫生。研究指出,AI模型在ECG解讀上有潛力,但目前的可靠性不足,需進一步研究以提升準確性,特別是在複雜診斷方面。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT在診斷成人癲癇發作的有效性,並與專家進行比較。使用37個臨床案例,結果顯示ChatGPT在識別癲癇發作上敏感度高達96.9%,但特異度較低,特別是在區分急性與非誘發性發作時。雖然在診斷癲癇綜合症和結構性原因上表現良好,但在處理模糊案例時仍有困難。相比之下,人類專家的準確性更高。研究建議未來可將AI與專家結合,以提升癲癇診斷的準確性。 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

這項研究評估了OpenAI的ChatGPT-4在提供心房顫動相關資訊的準確性。研究使用108個結構化問題,涵蓋治療選擇和生活方式調整,由三位心臟科醫師根據準確性、清晰度和臨床相關性評估其回答。結果顯示,ChatGPT-4在「生活方式調整」和「日常生活與管理」表現良好,但在較複雜的問題上則表現不佳。整體而言,雖然它在簡單主題上有潛力,但對於需要深入臨床見解的複雜問題仍有局限。 PubMed DOI

研究用360題心臟科考題測試ChatGPT,初始得分54.44%,給予學習資料後提升到79.16%,接近人類平均。ChatGPT在基礎科學和藥理學表現佳,但解剖學較弱,且無法處理圖片等視覺資料。顯示AI能透過學習進步,但還有待改進,未來需更多研究優化醫學教育應用。 PubMed DOI

這篇論文說明 AI,像 ChatGPT-4o,正改變心臟病學和心律不整的診斷、偵測和治療方式,提升準確度和個人化醫療。不過,過度依賴、解釋性不足和資料偏誤是挑戰。未來需醫師和 AI 開發者合作,兼顧專業判斷和倫理,才能安全有效應用。 PubMed DOI