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

醫療數位轉型正快速發展，提升了服務品質和健康資訊的可及性，並減輕了醫療提供者的負擔。數據和人工智慧（AI）在此過程中扮演關鍵角色，特別是醫療AI，正從特定任務擴展為更通用的應用。大型語言模型被用來整理醫學知識，並重塑醫學科學。新方法「AI for Medical Science」透過預測模型來預測疾病，專注於「狀態」而非僅是症狀，能提高診斷準確性，推進P4醫學的發展。 PubMed DOI

近年來，人工智慧（AI）技術在醫療領域迅速發展，特別是在影像和語音辨識方面。AI將逐漸融入臨床環境，未來可能在病人訪談中扮演重要角色，並協助醫生解讀檢測結果，如心電圖和胸部X光，提供更深入的見解。儘管實際應用仍面臨挑戰，但預期醫生將與AI系統合作，提升心血管疾病的診斷和治療準確性。這篇回顧專注於AI在心臟病學的應用，強調其改善臨床工作流程的潛力，最終使醫療提供者和病人受益。 PubMed DOI

視網膜影像提供了一種非侵入性的方法，能夠觀察眼睛中的血管和神經纖維，並透過眼科組學深入了解全身健康。近期研究探討視網膜生物標記與多種全身性疾病的關聯，並結合人工智慧（AI）提升疾病檢測的潛力。數位彩色眼底攝影、光學相干斷層掃描（OCT）等技術被應用於篩檢和早期檢測。儘管AI展現潛力，但在數據質量和技術實施上仍面臨挑戰。這篇綜述旨在成為研究人員和臨床醫生的資源，促進AI在臨床的應用。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在心血管醫學中的重要性越來越明顯，促使醫生和研究人員探索其實際應用。AI能透過識別疾病變異、整合多種數據及改善治療方法來提升心血管護理。這篇綜述強調了AI在心臟電生理學、影像學等領域的創新應用，並指出機器學習在預測心血管風險中的重要性。儘管AI潛力巨大，但仍需解決技術和倫理問題，以確保其在臨床上的安全有效運用。制定高品質標準並與相關方合作，對於成功轉型心血管護理至關重要。 PubMed DOI

這項研究探討心血管韌性對運動員健康和表現的影響，並利用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）進行生物醫學診斷。研究針對心電圖和臨床記錄等數據集的挑戰，提出了一個混合機器學習框架，結合狼群搜索演算法和RoBERTa模型，提升心血管疾病預測準確性。該系統達到92.5%的準確率，顯示NLP技術在個人化醫療中的潛力，能優化心臟病患者的治療，並改善早期疾病檢測和臨床決策能力。 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

生成式AI像ChatGPT，已經在心臟科協助衛教、簡化資訊和提升行政效率。不過，目前還無法解讀影像，且有錯誤資訊和偏見的風險。未來若能結合語言和影像分析，診斷會更精準，但仍需嚴格監督和倫理規範，確保安全有效。 PubMed DOI

這篇綜述介紹先進AI技術（如機器學習、深度學習、大型語言模型）如何應用在傳統醫學，提升診斷準確度、藥物研發效率及病患照護。作者希望促進AI與傳統醫學的合作，推動醫療創新，帶來更好的健康成果。 PubMed DOI

這篇回顧發現，大型語言模型（LLMs）在個人化醫療診斷上越來越常被應用，能提升診斷準確度並協助量身打造治療。不過，資料隱私、模型解釋性和可靠性還有待加強，未來需持續研究和建立相關保障，才能安心用在臨床上。 PubMed DOI