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

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

這項研究探討了先進人工智慧模型在放射學的診斷能力，特別是ChatGPT（3.5和4.0版本）及Google Gemini的表現。分析262道選擇題後，結果顯示ChatGPT 4.0準確率最高，達64.89%，其次是ChatGPT 3.5的62.60%和Google Gemini的55.73%。ChatGPT 4.0在腦部及頭頸部診斷上表現優異，而Google Gemini在頭頸部表現最佳，但其他領域則不佳。研究強調這些AI模型的效能差異，並呼籲進一步改進及評估，以提升其在醫療診斷和教育中的應用，並考量病人照護的倫理問題。 PubMed DOI

腦出血是一種危急的醫療狀況，需迅速診斷和治療。雖然CT掃描是關鍵，但在資源有限的情況下，經驗不足的放射科醫生可能影響診斷效果。本研究探討使用GPT-4模型來識別CT掃描中的腦出血，分析了208個掃描結果。GPT-4的整體識別率為72.6%，在硬膜外和腦實質內出血表現最佳，但在慢性硬膜下出血方面較差。放射科醫生對GPT-4的表現給予正面評價，顯示其在放射影像領域的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在院前篩檢急性缺血性中風（AIS）和大血管阻塞（LVO）的效果。研究在茂名市人民醫院進行，分析了400份急診病歷。結果顯示，GPT-4在AIS和LVO的篩檢準確率上均優於GPT-3.5，特別是在神經推理和事實正確性方面表現更佳。整體來看，GPT-4有潛力成為急救醫療服務中有效的決策支持工具，可能改善及時介入的效果。 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

本研究探討AI模型ChatGPT-4 Omni在非對比電腦斷層掃描影像中檢測顱內出血的有效性。分析240個案例後，發現該模型在識別影像模式上達到100%準確率，但在ICH檢測的準確率為68.3%。敏感性為79.2%，特異性57.5%。在第二次評估中，準確率提升至73.3%。雖然模型在識別影像模式和檢測ICH方面有潛力，但在出血定位和分類上仍有不足，建議進一步訓練以提升其醫療應用表現。 PubMed DOI

本研究探討AI模型（如GPT-3.5和GPT-4）在急診科生成病症鑑別診斷的表現，並與急診科醫師的準確性進行比較。結果顯示，ChatGPT-4的準確率為85.5%，略高於ChatGPT-3.5的84.6%和醫師的83%。特別是在腸胃主訴方面，ChatGPT-4的準確性達87.5%。研究顯示AI模型在臨床決策中具潛在應用價值，建議未來進一步探索AI在醫療中的應用。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在急診部門對懷疑中風患者的決策支持潛力，於安卡拉Etlik市立醫院進行，涵蓋512名患者。研究比較了ChatGPT在中風中心運送、大血管阻塞懷疑及治療選擇的決策，結果顯示其建議與實際結果一致性高，中風診斷敏感度達91%，靜脈內治療的高陰性預測值分別為98%和97%。雖然ChatGPT顯示出潛力，但研究強調醫師監督的重要性，建議將其作為輔助工具整合進臨床決策過程，以提升效率並確保患者安全。 PubMed DOI

腦血管疾病是全球第二大死亡原因，對殘疾影響深遠。本研究探討GPT-4在急診科神經科醫師處理急性缺血性中風的有效性，分析其建議與專家意見及實際治療結果的比較。研究回顧100名急性中風患者，結果顯示GPT-4的建議與專家意見高度一致，特別是在血管內血栓切除術方面表現優異。GPT-4在死亡預測上也表現良好，顯示其作為臨床決策支持工具的潛力，但也需注意其建議的侵略性，強調人類監督的重要性。未來需進一步驗證這些發現。 PubMed DOI