人工智慧（AI）在各科學領域的應用日益增多，尤其是機器學習和自然語言處理（NLP）。本研究評估了GPT-4 AI模型在血管外科病人診斷與管理的表現，測試了57個臨床情境。結果顯示，該模型正確回答超過65%的問題，但在解釋複雜情境時仍有27%的錯誤，且14%的不準確來自過時資訊。總體而言，GPT-4具潛力成為臨床醫師的輔助工具，但仍需謹慎檢查其推理準確性。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正顯著改變風濕病學的研究，提升診斷、預後和治療預測的能力。研究者探索AI如何簡化工作流程、改善藥物發現及優化臨床試驗。機器學習在準確分類風濕性疾病和預測治療結果方面表現出色，並利用多種數據來源。生成式AI也逐漸成為自動化文獻回顧和支持臨床決策的重要工具。本文討論AI在風濕病學的應用及其面臨的倫理和監管挑戰，強調謹慎整合以發揮其潛力。 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

人工智慧（AI）在醫療保健，特別是重症醫療中，顯示出改善病人結果的潛力。本系統性回顧分析了1364篇文章，最終納入24項研究，涵蓋傳統模型、機器學習、深度學習及生成式AI等技術。研究結果顯示，AI能有效預測術後併發症、ICU入院等健康結果。雖然AI在護理領域展現潛力，但研究多樣性使得無法明確評估其有效性，未來需進一步探討AI對護理結果的影響。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在小兒風濕病學的應用越來越受到重視，雖然面臨訓練數據、倫理和可解釋性等挑戰。近期進展顯示，機器學習模型能有效識別生物標記、預測治療反應，並根據疾病特徵進行患者分層。AI驅動的影像工具和非侵入性診斷方法提升了診斷準確性，幫助檢測炎症和疾病活動。此外，大型語言模型也能有效回答患者問題。不過，對AI結果的解讀仍需謹慎和人類監督。總的來說，AI正在改變小兒風濕病學，提升診斷和個性化治療，但這才是個開始。 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

這項研究回顧了深度學習在成人急性缺血性中風影像學的應用，強調其在臨床決策中的潛力。研究分析了2016年至2024年間的文獻，發現大多數研究集中於中風病灶分割，其次是分類和預後預測。儘管深度學習已取得進展，但仍面臨標準化協議和數據集不足等挑戰。研究指出，公共數據集對AI模型開發至關重要，並強調AI在中風管理中的變革潛力及未來改進方向。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）是全球公共健康的重大挑戰，導致心血管疾病和死亡率上升。為了改善CKD管理，這篇回顧分析了2014至2024年間41篇文章，探討人工智慧（AI）在早期檢測、風險預測、治療建議及病人護理中的應用。研究顯示，AI能有效提升病人結果，但實施過程中面臨數據質量、模型準確性及工作流程整合等挑戰。成功整合AI需醫療界、研究者及監管機構的合作，以確保病人安全和法律合規。 PubMed DOI

這項研究探討人工智慧（AI）在改善傳染病臨床決策中的角色，特別是抗生素處方的指導。透過系統性文獻回顧，評估了AI技術在抗微生物管理中的有效性。結果顯示，十七項研究中，機器學習作為臨床決策支持系統（CDSS）能有效預測抗藥性並優化抗生素使用；而六項大型語言模型的研究則顯示處方錯誤率較高，需精確提示才能獲得準確回應。研究強調傳染病專家的重要性，並指出AI需經過嚴格驗證才能有效整合進臨床實踐。 PubMed DOI

AI 正在加速中風治療流程，提升篩選病人的精準度，也讓更多人能及時接受進階治療。不過，目前還有資料偏誤、透明度不足和驗證有限等問題待解決。未來需加強資料共享、發展可解釋系統、完善法規並持續臨床試驗，才能確保病人獲得安全又公平的治療。 PubMed DOI