急性冠狀動脈症候群（ACS）仍是主要的疾病與死亡原因，2023年歐洲心臟病學會（ESC）指導方針在管理上有顯著進步。本研究評估了ChatGPT-v4在遵循ESC指導方針的表現，結果顯示其在二元問題的準確率從84%提升至86%，多選問題則從80%提升至84%。雖然表現有小幅波動，但顯示出穩定性和高一致性。儘管如此，仍需注意其局限性及可能的風險，這在臨床應用中需謹慎考量。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在冠狀動脈再血管化決策建議的有效性，與多學科心臟團隊的建議進行比較。研究分析了86個案例，結果顯示ChatGPT-4的準確率達82%，而ChatGPT-3.5為67%。特別是在左主幹病變、三血管病變和糖尿病患者中，ChatGPT-4的準確率超過90%。研究建議，像ChatGPT-4這樣的語言模型可作為臨床決策支持的有價值工具，尤其對特定病人群體。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在高風險非ST段抬高急性冠狀動脈症候群（NSTE-ACS）患者中，對於是否需要進行侵入性冠狀動脈造影（ICA）的判斷。研究中，ChatGPT分析了86名患者的臨床數據，建議19名患者不進行ICA，結果顯示其準確率達86%。這顯示ChatGPT能有效協助ICA決策，可能減少不必要的手術。不過，研究也強調準確數據的重要性，並呼籲進行更大規模的研究以進一步驗證人工智慧在臨床中的應用。 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

這項研究評估了ChatGPT在急診科解讀心電圖的效果，並與心臟科醫生的評估進行比較。研究在梅拉諾醫院進行，涉及128名患者，重點在於ChatGPT與心臟科醫生在識別有重大不良心臟事件風險的患者上的協議。結果顯示，ChatGPT在大多數心電圖的評估上與醫生有良好協議，但在T波和ST段的解讀上表現不佳。雖然ChatGPT識別出更多有風險的患者，但其準確性仍需提升，顯示出在急診環境中的應用還需進一步研究和改進。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在急性心臟病案例中的表現，並與心臟科醫生和急診醫生進行比較。結果顯示，ChatGPT-4o和心臟科醫生的準確性均達100%，而急診醫生較低。ChatGPT-4o反應最快，且在準確性和完整性上得分最高。研究顯示，ChatGPT-4o的表現優於人類醫生，顯示其在臨床決策支持上的潛力，但人類監督仍然對安全整合AI進醫療至關重要。 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

這項研究評估了GPT-4大型語言模型在計算HEART分數及預測胸痛觀察單位患者60天內重大不良心臟事件的有效性。研究涵蓋601名患者，結果顯示LLM與醫療專業人員之間的協議良好，HEART分數也高於傳統評估。然而，預測MACE的表現並無顯著差異。這顯示GPT-4在風險計算上可輔助臨床決策，但結果可能與人類判斷有所不同，建議進一步研究其潛力。 PubMed DOI

研究用360題心臟科考題測試ChatGPT，初始得分54.44%，給予學習資料後提升到79.16%，接近人類平均。ChatGPT在基礎科學和藥理學表現佳，但解剖學較弱，且無法處理圖片等視覺資料。顯示AI能透過學習進步，但還有待改進，未來需更多研究優化醫學教育應用。 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