本研究評估了兩種AI模型（ChatGPT-4o和Claude 3.5 Sonnet）在檢測急性缺血性中風（AIS）方面的表現。分析了110例擴散加權影像（DWI），結果顯示Claude 3.5 Sonnet在靈敏度和特異性上均優於ChatGPT-4o，特別是在AIS的定位準確性上。雖然Claude 3.5 Sonnet的表現較佳，但兩者在準確性上仍有顯著限制，顯示出AI在臨床應用前需進一步發展。這強調了AI在放射診斷中的潛力與現階段的不足。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs）在急性缺血性中風（AIS）病例中的應用，特別是機械性血栓切除術（MT）的適應性。研究分析了100名AIS患者的數據，LLM根據放射學報告、神經症狀、發病資訊和患者年齡進行判斷。結果顯示，該AI模型的整體準確率達88%，特異性96%，敏感性80%，曲線下面積為0.92，顯示出LLMs在整合醫療數據方面的潛力，並鼓勵進一步探索其在臨床的應用。 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

這項研究開發了一個中風診斷與預測工具，利用ChatGLM-6B大型語言模型，透過分析電子健康紀錄和非對比電腦斷層掃描報告中的自由文本，來提升中風的檢測與治療。研究使用了1,885名患者的數據進行訓練和驗證，並在335名患者的外部測試中進行評估。結果顯示，內部驗證準確率高達99%，外部測試則為95.5%和79.1%。該模型在識別缺血性和出血性中風方面表現優異，並有潛力改善中風識別及患者預後。 PubMed DOI

腦血管疾病是全球第二大死亡原因，對殘疾影響深遠。本研究探討GPT-4在急診科神經科醫師處理急性缺血性中風的有效性，分析其建議與專家意見及實際治療結果的比較。研究回顧100名急性中風患者，結果顯示GPT-4的建議與專家意見高度一致，特別是在血管內血栓切除術方面表現優異。GPT-4在死亡預測上也表現良好，顯示其作為臨床決策支持工具的潛力，但也需注意其建議的侵略性，強調人類監督的重要性。未來需進一步驗證這些發現。 PubMed DOI

這篇評論探討人工智慧（AI）在血管炎診斷和預後預測中的應用。血管炎是一種罕見的炎症性疾病，診斷上常有挑戰。研究分析了2000至2024年間的46篇相關文獻，發現AI在川崎病的診斷準確率高達92.5%敏感度和97.3%特異度，預測模型也顯示良好表現。然而，其他血管炎類型的研究較少，且樣本量小。總體來看，AI能顯著提升血管炎的診斷與預測，但仍需更多數據和驗證以擴大應用。 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

這項研究開發了一套全自動化系統，能用腦部MRI和機器學習，快速預測中風患者的長期認知狀況。系統會自動分割病灶、分析腦網路，3分鐘內就能產出個人化報告，準確率高達96%。這技術有助未來臨床應用，幫助醫師規劃更精準的中風照護與復健。 PubMed DOI

這項研究開發了一套AI系統，能用大型語言模型自動從CT和MRI放射科報告中偵測新發急性或亞急性腦梗塞。模型在大量日文報告訓練下，對新發腦梗塞的敏感度高達0.891，整體準確率0.923，能快速分類並及早發出警示，協助臨床判斷。 PubMed DOI

數位乳房斷層攝影（DBT）能提供高解析度3D影像，有助於乳癌早期偵測，但也有高密度乳房影像、偽陽性率高和判讀時間長等問題。深度學習有機會提升DBT的診斷準確率和效率。這篇綜述整理了深度學習在DBT的應用現況、挑戰及未來發展方向，像是大型語言模型、領域轉移和資料增強等。 PubMed DOI