病人現在更容易取得影像報告，但常覺得太複雜難懂。研究指出，讓病人更易理解報告有助於治療結果。提出的解決方案包括簡化報告、提供第二份報告和放射科醫師聯絡方式。人工智慧可協助簡化報告，但對病人的應用仍有限。新技術如自然語言處理和大型語言模型有潛力提升病人對報告的理解，但仍需更多研究。 PubMed DOI

放射學一直以來都積極應用科技，包括人工智慧（AI）。AI工具已經在放射學中應用於像是預約掛號和從影像診斷疾病等任務。自然語言處理和大型語言模型，像是ChatGPT，也被考慮應用在放射學領域。這些工具可以增進病人的治療效果，提高解讀影像的效率，並簡化放射科醫師的工作流程。 PubMed DOI

這篇文章討論了如何將人工智慧（AI）融入放射學服務中，可以提升醫療保健領域的生產力和節省成本，以新加坡為例。AI可以優化通過量，增強影像，協助解釋，並改善報告生成。它也可以支持預防性健康，透過啟用人口層級篩檢和增加基層和社區護理中的放射學服務來提高醫療服務的可及性。 PubMed DOI

研究發現大型語言模型GPT-4對放射科醫師的診斷有幫助，提高了準確性和信心水平。但也可能提供虛假或有害信息，使用時需謹慎並加強保障措施。 PubMed DOI

這篇文章討論了放射科醫師在 AI 驅動醫院中角色的演變，這是因為人口增加和醫療成本上升。像 ChatGPT 這樣的 AI 技術可以提升放射科醫師的效率，但對於複雜的影像程序，專業放射科醫師的意見仍然至關重要。 PubMed DOI

研究評估AI生成的放射學報告在摘要、友善度和建議方面的效果，並檢視報告質量和準確性。分析685份脊椎MRI報告，AI生成報告表現良好，友善度提升，但也發現部分翻譯問題。結論指出，AI助手可提升報告品質、效率，並推動以病患為中心的放射學護理。 PubMed DOI

攝護腺癌護理進步很大，人工智慧和大型語言模型（LLMs）發揮關鍵作用。人工智慧在攝護腺癌的檢測、分級、風險評估、治療決策和預後評估上有潛力。整合多模態數據和人工智慧合作是未來癌症護理的重要趨勢。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療，特別是放射學的發展，正帶來重大變革，提升診斷準確性和病人參與度。大型語言模型（LLMs），如GPT-4，能協助撰寫和總結放射報告，支持鑑別診斷，並建議基於證據的治療方案。本文探討了GPT-4在提升診斷精確度和報告效率的應用，同時也提到實施AI技術所面臨的倫理和隱私挑戰，強調需謹慎監督和遵循法規。最終，這些技術有望改善病人照護和臨床研究。 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

這篇系統性回顧強調了人工智慧（AI）在醫療領域的進展，特別是2010至2023年間在醫學影像檢測骨折的應用。研究評估了各種AI模型，尤其是卷積神經網絡（CNN），在準確性、敏感性和特異性上優於傳統方法。回顧還探討了3D CT和MRI與AI演算法的整合，提升了診斷準確性和病人結果。此外，生成式AI和大型語言模型（LLMs）在合成數據和臨床模擬中的潛力也被提及。最後，文章指出了研究中的空白並建議未來的改進方向。 PubMed DOI