冠狀動脈動脈粥樣硬化主要由脂質堆積和炎症引起，對心血管疾病影響深遠。傳統治療著重於降低脂質，但新療法則專注於改變斑塊組成，以提高穩定性。2025年1月的文獻回顧探討了目前及新興的療法，包括PCSK9抑制劑、秋水仙鹼等，這些藥物能有效減少斑塊體積和脆弱性。影像技術和生物標記的進步有助於監測斑塊變化，未來可能會採用個性化方法，結合人工智慧和生物標記，進一步改善病人結果。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療保健，但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架，強調透明度和公平性，並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧，發現目前AI治理存在缺口，提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性，以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作，促進負責任的創新並提升病人結果。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在心血管醫學中的重要性越來越明顯，促使醫生和研究人員探索其實際應用。AI能透過識別疾病變異、整合多種數據及改善治療方法來提升心血管護理。這篇綜述強調了AI在心臟電生理學、影像學等領域的創新應用，並指出機器學習在預測心血管風險中的重要性。儘管AI潛力巨大，但仍需解決技術和倫理問題，以確保其在臨床上的安全有效運用。制定高品質標準並與相關方合作，對於成功轉型心血管護理至關重要。 PubMed DOI

隨著影像檢查普及，腎細胞癌被診斷的案例增加，分辨腎臟良性或惡性病灶變得更重要。AI技術（像機器學習、深度學習）已廣泛應用於腎臟病灶的偵測與分類，協助診斷和個人化治療。雖然AI展現潛力，但仍面臨資料差異、可解釋性及發表偏差等挑戰。 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胸腔X光片AI輔助診斷系統，能自動檢查影像品質、標註視角、判斷心臟肥大嚴重度，並用大型語言模型產生放射科報告。經四位放射科醫師評估，系統表現已達醫師水準，且一致性高，也能協助修正資料錯誤。未來會強化報告品質並擴展到更多疾病。 PubMed DOI

這項研究用多重實例學習深度模型，分析900個冠狀動脈電腦斷層影像，準確偵測心臟主要動脈的嚴重狹窄，尤其在左前降支AUC高達0.92。模型會自動聚焦最關鍵的影像切片，提升診斷精準度，未來有望整合到臨床流程，協助醫師自動化判讀與決策。 PubMed DOI

這項研究用persistent homology來分析癲癇患者大腦活動，再用Gemini Pro Vision 1.0大型語言模型分類。雖然直接用LLM偵測癲癇發作準確率不高，但這方法不用大量訓練資料或複雜參數，未來有機會發展成更好用、可擴展的分析工具。 PubMed

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

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