這項研究評估了ChatGPT-4 Vision在解讀臨床影像（如X光、CT、MRI等）的表現。分析了206個影像研究，結果顯示提供臨床上下文能顯著提高診斷準確率，從8.3%提升至29.1%和63.6%。但在30天和90天後重新評估時，準確率下降多達30%。雖然建議診斷與實際發現匹配率高達92.7%，但GPT-4V仍虛構了258個發現，並錯誤識別了65個案例。總體來看，GPT-4V目前無法可靠解讀放射影像，需進一步改進以確保病人安全。 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

這項研究探討了GPT-4在放射科報告中檢測和修正錯誤的潛力，特別針對頭部CT掃描。隨著放射科醫師的工作壓力增加，GPT-4在錯誤檢測方面表現優異，解釋性錯誤敏感度達84%，事實性錯誤敏感度達89%。相比之下，人類讀者的表現較差，檢查時間也較長。雖然GPT-4在識別錯誤時有些假陽性，但仍顯示出其在減輕醫師負擔和提升準確度的潛力，值得在臨床實踐中進一步探索。 PubMed DOI

心電圖（ECG）是監測心臟健康的重要工具，但解讀需要專業知識。近期，我們開發了ECG-Language Model（ECG-LM），這是首個能同時處理自然語言和ECG信號的多模態大型語言模型。透過生成文本-ECG配對數據集，ECG-LM在心血管疾病的診斷、節律和形態檢測上表現優於現有方法，顯示出其在疾病預測和問題回答中的潛力。這項技術有望提升臨床診斷的準確性與效率。 PubMed DOI

最近的研究顯示，GPT-4V在醫學影像的解讀上有不錯的潛力，尤其在美國醫學執照考試中表現優異，Step 1得分84.2%、Step 2 85.7%、Step 3 88.9%。不過，雖然正確答案的解釋質量接近人類專家，但錯誤答案的解釋常常不準確，顯示出明顯的弱點。模型在處理複雜案例時也面臨挑戰，需要多次提示才能給出準確解釋。因此，在將GPT-4V應用於臨床前，仍需進一步評估其影像解釋能力。 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

這項研究評估了GPT-4大型語言模型在計算HEART分數及預測胸痛觀察單位患者60天內重大不良心臟事件的有效性。研究涵蓋601名患者，結果顯示LLM與醫療專業人員之間的協議良好，HEART分數也高於傳統評估。然而，預測MACE的表現並無顯著差異。這顯示GPT-4在風險計算上可輔助臨床決策，但結果可能與人類判斷有所不同，建議進一步研究其潛力。 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