這篇文章探討了人工智慧語言模型，特別是ChatGPT和ChatSonic在醫療領域的應用，針對病人高血壓問題進行比較。研究使用全球質量評估標準和修訂版DISCERN量表，於2023年10月進行，持續一個月，向兩個AI模型提出十個高血壓相關問題，並由兩位內科醫師評估其回應。結果顯示回應質量和可靠性有差異，評估者之間共識程度低，強調在醫療環境中持續監控和驗證AI資訊的重要性。 PubMed DOI

心臟衰竭（HF）是全球健康的重要議題，影響死亡率和經濟負擔。先進的人工智慧技術，特別是像ChatGPT這樣的系統，為HF管理帶來新機會。這篇綜述分析了多個醫學資料庫的研究，探討ChatGPT在HF預防、診斷和管理中的應用，特別是對臨床決策和病人教育的影響。儘管有潛力，ChatGPT仍面臨訓練數據不足和倫理問題等挑戰。文章也強調了其在個性化治療計劃中的有效性，並希望能幫助醫療專業人員更好理解其優缺點。 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

這篇文章探討了ChatGPT在診斷常見心律不整的潛力，研究分析了20,000名心律異常病患的電子病歷。結果顯示，ChatGPT的敏感度達93%、特異度89%、正確預測值91%及負確預測值92%。ROC曲線分析的AUC為0.743，顯示其診斷表現相當優秀。研究指出，ChatGPT的診斷能力與臨床專家相當，顯示其在輔助臨床決策及改善病人結果方面的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型ChatGPT在腎臟科病例分診的有效性，特別是在因人口老化導致腎臟問題增加的情況下。兩位腎臟科醫生設計了100個病人情境，結果顯示ChatGPT在判斷腎臟科需求的準確率高達99-100%，選擇正確子專科的準確率為96-99%，兩輪評估的協議率為97%。雖然結果顯示AI能提升醫療分診的效率與準確性，但仍需改進在複雜病情的多學科護理整合方面。整體而言，研究強調了AI在改善臨床決策及發展量身訂做的分診系統的潛力。 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

這項研究介紹了Hyper-DREAM，一個創新的行動健康平台，專門用來管理高血壓。經過一年多學科團隊的開發，這個平台強調全面數據收集和增強醫病互動。 在2024年8月，對51位高血壓患者和六位醫生進行了可用性評估。結果顯示，Hyper-DREAM的BP Coach在實用性上超越了其他工具，雖然在清晰度上稍遜於醫生。醫生表示使用後效率提高，與病人的互動更快，工作壓力減輕。 患者對平台的易用性和實用性表示高度滿意，整體上，Hyper-DREAM顯示出在高血壓管理上的顯著優勢，並有助於減輕醫生的工作負擔。 PubMed DOI

高血壓對心血管疾病和早逝影響深遠，但許多相關問題仍不明朗。雖然有多種藥物可用，仍有病人難以控制血壓，這通常與疾病多樣性及其他健康問題有關。隨著醫療數據的激增，人工智慧（AI）提供了新的機會，特別是在大型數據集的模式識別上。這篇綜述探討了AI如何改變高血壓的臨床實踐、病人照護及醫學教育，並強調了ChatGPT在數據分析、決策支持和病人教育上的潛力，可能會改變高血壓的研究、診斷和治療方式。 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