研究比較大型語言模型（LLMs）和神經放射學家在臨床案例中的表現，結果顯示神經放射學家的判讀能力優於LLMs。ChatGPT和Glass AI表現相近，顯示在醫學文本訓練上有進步空間。LLMs雖有潛力，但仍需改進，顯示醫學領域仍需專業知識。 PubMed DOI

研究發現使用大型語言模型（LLMs）在放射學中預測臨床情境的效果。Glass AI在某些領域表現比ChatGPT好，但在其他情境中表現較差。整體而言，LLMs有助於預測影像研究，尤其是Glass AI，顯示了在放射學決策上的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-4o、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro在解讀病患病史和影像檢查結果上有潛力。研究比較它們在Radiology Diagnosis Please Cases數據的表現，發現Claude 3 Opus在解決放射學測驗案例時表現最佳。這些LLMs可能有助於放射科醫師更準確地評估和描述影像檢查結果。 PubMed DOI

研究比較了GPT-4V和Gemini Pro Vision等大型語言模型在診斷能力上的表現，結果顯示隨著溫度設定提高，準確性也增加。儘管放射科醫師整體表現較佳，尤其在高溫度下，但這些模型在診斷決策上顯示出潛力成為輔助工具。 PubMed DOI

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）的表現，包括 GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4omni（GPT-4o）和 Gemini，針對 2023 年美國核心臟病學會的考試問題進行回答。分析了 168 道問題，結果顯示 GPT-4o 的正確回答中位數為 63.1%，優於其他模型。GPT-4、GPT-4 Turbo 和 Gemini 的中位數分別為 56.8%、60.7% 和 40.5%。GPT-4o 在文字問題上表現佳，但在醫學影像解讀方面仍需改進。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變自然語言處理（NLP）領域，為放射科醫師提供提升工作的機會。NLP是人工智慧的一個分支，透過演算法分析文本數據。近期的進展，如注意力機制和變壓器架構，讓像GPT-4和Gemini這樣的模型能生成類似人類的文本，並分析大量資料。 不過，LLMs也有其限制，例如依賴訓練數據的質量，可能會產生不準確的輸出。儘管如此，LLMs在放射學的應用逐漸受到重視，幫助醫師提取有價值的見解，改善工作流程，最終提升病患護理品質。 PubMed DOI

這項研究評估了多模態人工智慧模型 GPT-4V 在解讀放射影像的表現，包括超音波、電腦斷層掃描和 X 光。分析230張急診影像後，模型在影像識別上達到100%準確率，但在解剖和病理識別上表現不佳，尤其是病理識別僅35.2%。儘管有潛力，GPT-4V 的診斷錯誤率超過40%，引發臨床使用的可靠性擔憂。研究強調需進一步開發以提升準確性，確保病人安全，並指出目前不宜作為獨立診斷工具。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在解釋乳腺影像報告及提供臨床建議的表現，分為兩個步驟： 1. **文本評估**：比較十個LLMs與放射科醫師在100道BI-RADS選擇題上的準確率。Claude 3.5 Sonnet表現最佳（90%），超過一般放射科醫師（78%）和乳腺放射科醫師（82%）。 2. **視覺評估**：測試五個多模態LLMs在100張乳腺超音波影像上的表現，Claude 3.5 Sonnet以59%準確率領先。 研究顯示，雖然LLMs在文本評估中表現良好，但視覺診斷能力有限，需在放射科醫師監督下使用，以避免誤診。 PubMed DOI

這項研究評估了10個大型語言模型（LLMs）與2位認證放射科醫生在分析胸部放射學案例的診斷表現。研究收集了124個案例，結果顯示Claude 3 Opus的診斷準確率最高，達70.29%，而放射科醫生的準確率則較低，分別為52.4%和41.1%。LLMs在特定案例中的表現較佳，顯示在適當醫療監督下，LLMs可能成為臨床決策的重要工具。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法，結合大型語言模型（LLMs）與電腦輔助診斷（CAD）網絡，提升胸部X光片的醫學影像分析。雖然LLMs在自然語言處理上表現優異，但在醫學影像上通常不佳。這個框架利用LLMs的優勢，改善CAD系統的診斷準確性和報告生成，讓報告品質更高。使用ChatGPT後，診斷表現提升了16.42個百分點，GPT-3則在F1-score上提高了15.00個百分點。這種創新方法有潛力改變臨床決策過程，並改善病患互動。 PubMed DOI