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

這項研究探討了使用ChatGPT作為醫學教育中的標準化病人，特別是在病史採集方面。研究分為兩個階段：第一階段評估其可行性，模擬炎症性腸病的對話並將回應分為好、中、差三類。第二階段則評估其擬人化、臨床準確性和適應性，並調整提示以增強回應。 結果顯示，ChatGPT能有效區分不同質量的回應，經過修訂的提示使其準確性提高了4.926倍。整體而言，研究表明ChatGPT可作為模擬醫學評估的工具，並有潛力改善醫學訓練。 PubMed DOI

大型語言模型像 ChatGPT 正在改變重症醫學，能自動化病歷、協助決策、個人化溝通，還能整理非結構化資料。不過，目前還有資訊正確性、倫理和醫師AI素養等挑戰。結合傳統機器學習可降低風險，導入時要謹慎並加強醫師訓練，才能提升照護品質。 PubMed DOI

這項研究用AI和自然語言處理分析超過60萬則乳癌和皮膚癌患者訊息，找出他們關心的議題並產生新研究主題。團隊用ChatGPT-4o自動化解讀和摘要訊息，再由專業醫師評分主題的新穎性和意義。結果顯示，AI能有效提出貼近患者需求的癌症研究主題，有助於縮短研究和實際需求的差距。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT（GPT-4o）能提出許多新穎又有創意的心臟毒性研究想法，例如用單細胞RNA定序、AI風險預測、機器學習分析心電圖等。雖然部分計畫太過理想化，但整體來說，AI有助於激發創新研究方向，未來有機會提升心臟毒性預測和照護品質。 PubMed DOI

研究團隊用開源大型語言模型微調，讓它們能自動整理心臟超音波報告。其中 EchoGPT（基於 Llama-2）表現最好，產出的總結精簡度幾乎和心臟科醫師寫的一樣好。這技術有望加快報告產出速度又不影響品質，但目前評估 AI 報告的方法還需要改進。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT，已經在心臟科協助衛教、簡化資訊和提升行政效率。不過，目前還無法解讀影像，且有錯誤資訊和偏見的風險。未來若能結合語言和影像分析，診斷會更精準，但仍需嚴格監督和倫理規範，確保安全有效。 PubMed DOI

這項研究針對2024年ESC心房顫動指引，測試三款大型語言模型（ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro），發現它們在指引一致性上表現中等到高，Claude 3.5 Sonnet用思路鏈提問法時最好（60.3%）。中英文表現差不多，但LLM常建議比指引更積極的治療。建議臨床使用時多問幾次、用不同問法，並持續評估模型表現。 PubMed DOI

研究優先順序設定（RPSEs）雖能協助資助單位決定研究方向，但過程費時又花錢，且常有代表性不足等問題。AI 工具如 ChatGPT 有機會讓流程更快、更省錢、更全面，但透明度不足是缺點。作者建議應研究 AI 能否補充或取代傳統 RPSEs，並指出純 AI 方法在某些情境下也可能有用。 PubMed DOI