自然語言處理技術越來越影響臨床護理，透過各種應用如自動生成臨床註記、醫學編碼、聊天機器人、資料豐富化、群體選擇和審計。該篇回顧提供了自然語言處理技術的歷史概述和技術背景，討論了以大型語言模型為重點的實施策略，並探討心臟病學領域的未來機會。 PubMed DOI

心臟科的數位革命：AI診斷，ChatGPT諮詢，Metaverse教育。探討挑戰與前景。#心臟科技 #數位健康。 PubMed DOI

人工智慧和深度學習對心血管醫學的病患護理產生了顯著影響。本文簡要討論了這個領域的一些重要進展，但沒有提供對心血管醫學中所有人工智慧應用的深入評論。 PubMed DOI

AI可透過分析臨床和患者數據改善ASCVD風險評估，提升篩檢效果並增進指南遵循。AI模型個人化風險評估優於傳統，可自動檢測ASCVD風險標誌如CAC。LLM有助於填補預防護理缺口，改善患者教育。AI在ASCVD預防和管理上有潛力，但臨床整合需有規範、反覆的途徑。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是現代機器學習工具，可解讀非結構化文本並做預測。已普及應用，初期用於生成標題、總結文本等，現已擴展至臨床和學術領域。在醫學中，LLMs可解釋複雜概念、改進臨床決策，但仍有限制，如生成錯誤內容、缺乏原創性。人類監督對於使用LLMs至關重要，解決挑戰可最大化好處並降低風險。文章探討LLMs功能、限制，尤其對心臟病學的影響，展示其轉型潛力和技術限制。 PubMed DOI

AI的進步引起各界關注，尤其在醫療領域。AI致力於打造能處理資訊且在重複任務中表現優異的電腦模型，包括監督式和非監督式機器學習、神經網絡和深度學習。自然語言處理對聊天機器人和對話式AI至關重要。AI在醫療保健領域應用廣泛，如通過分析生物測量數據管理高血壓，並透過遠程監測和數字治療提升診斷和治療效果。 PubMed DOI

Healthcare 4.0 代表醫療領域的重大變革，主要由人工智慧、大數據和醫療物聯網推動，目的是提升精準醫療和病患治療效果。文章探討幾個重點，包括大型語言模型簡化行政任務、可穿戴技術在健康監測中的重要性、機器人技術改善病患護理、數位雙胞胎技術助於個性化治療，以及建立監管框架以確保技術安全有效。未來需要投資技術人員和基礎設施，以實現更有效的醫療服務。總之，Healthcare 4.0 對心臟病學的進步和醫療結果改善具有重要潛力。 PubMed DOI

心血管疾病是全球主要的死亡原因，早期檢測仍然面臨挑戰。人工智慧（AI）在改善早期診斷方面展現潛力，特別是深度神經網絡能提高醫學影像的解讀準確性，發現心臟科醫生可能忽略的細節。隨著變壓器模型和大型語言模型的進步，AI能更好整合電子健康紀錄、影像和基因數據，幫助識別高風險患者並制定預防策略。儘管AI能提供即時診斷支持，但在臨床應用前仍需解決數據隱私和診斷錯誤等風險。本文探討AI在心血管醫學中的機會與挑戰。 PubMed DOI

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

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