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

心血管疾病是主要的死亡和殘疾原因，因此早期檢測和治療非常重要。本研究提出了一個自動化的智能推薦系統，利用可解釋的人工智慧（XAI）來預測心臟病發作和風險評估。系統使用CatBoost分類器進行風險分類，並透過SHAP算法提供透明解釋，還整合了BioMistral大型語言模型，讓使用者能互動詢問心臟健康問題。該系統的預測表現優異，平均AUC達0.88，並提供線上應用程式，協助使用者管理心臟健康，降低風險並促進及時醫療介入。 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

心臟復健（CR）能提升存活率、減少住院率並改善生活品質，但參與的障礙包括可及性和社會經濟因素。本研究探討人工智慧（AI），特別是ChatGPT，在心臟復健中的應用。研究評估了ChatGPT對40個問題的回答，結果顯示其在提供符合指導方針的建議上表現良好，尤其在風險分層和病人安全策略方面。然而，對於老年病人和高強度訓練的管理仍有不足。未來需加強個性化和臨床驗證，以便更好地融入醫療環境。 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

這項研究探討心血管韌性對運動員健康和表現的影響，並利用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）進行生物醫學診斷。研究針對心電圖和臨床記錄等數據集的挑戰，提出了一個混合機器學習框架，結合狼群搜索演算法和RoBERTa模型，提升心血管疾病預測準確性。該系統達到92.5%的準確率，顯示NLP技術在個人化醫療中的潛力，能優化心臟病患者的治療，並改善早期疾病檢測和臨床決策能力。 PubMed DOI

這項研究調查了AI聊天機器人生成的化療相關病人教育材料的質量與可讀性。研究於2024年8月進行，針對四個聊天機器人（ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Gemini和Meta AI）提出十個問題。結果顯示，這些材料的平均閱讀年級為13.7，範圍在12.5到14.2之間。 質量評估使用了PEMAT和DISCERN系統，平均DISCERN分數為4.2，顯示出高質量，而PEMAT的可理解性和可行性中位數分別為91.7%和75%。研究指出，雖然AI能生成高質量的材料，但可讀性較差，可能影響病人理解，建議謹慎使用，並強調需進一步研究AI在病人教育中的有效性。 PubMed DOI

這項研究用電子健康紀錄和機器學習，預測哪些癌症病人容易發展成心臟衰竭。結果發現，大型語言模型GatorTron-3.9B表現最好，尤其是結合醫療代碼的新特徵後，明顯勝過傳統和其他深度學習模型。這方法有助於更精準找出高風險病人，提升癌症照護品質。 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

這項研究開發了一個網頁工具，把ACS常用的三種風險評分整合在同一介面，並用AI協助設計。結果顯示，這工具評分和現有系統一致，減少重複輸入、提升效率。證明AI輔助、醫師主導的軟體開發在心血管風險評估上可行又準確，但還需要更多臨床驗證。 PubMed DOI