2022年底推出的ChatGPT和GPT-4等大型語言模型引起人們對人工智慧語言處理能力的關注。這些模型經過龐大數據訓練，能快速處理複雜任務並提供詳盡回應。本文探討這些模型在放射學中的應用，強調它們在溝通、克服語言障礙和改善知情同意方面的潛力。儘管有助於放射學工作流程，但隱私和醫學應用仍需更多思考。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變放射學和醫學領域，越來越多的文章正在利用它們。放射科醫師需要了解LLM的概念、技術基礎、風險和倫理，以安全地應用這項技術。本篇評論涵蓋了放射學中的LLMs，包括它們的歷史、技術方面、應用、優點、缺點、風險、倫理和未來前景。 PubMed DOI

LLMs是為處理和生成文本而設計的AI工具，如OpenAI的ChatGPT。它們能回答問題、摘要、改寫和翻譯文本，品質接近人類。在醫學等領域有廣泛應用，可民主化知識，但也可能傳播錯誤或科學不端。本文討論了在臨床、醫學研究和教育上使用LLMs的潛力和挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型(如ChatGPT)的出現，透過更好的上下文理解和高效訓練，改變了AI聊天機器人。LLMs在各領域展現人類水準，可提升診斷效率和準確性。然而，仍有限制需克服，本文討論緩解策略和LLMs在多模應用中的潛力，以提升監督設置效率。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經改變了科技，不僅在自然語言處理領域，也在其他領域有所影響。這些模型在龐大的數據集上進行了廣泛的預訓練，可以處理各種任務而無需額外的微調，包括在專業領域如放射學。LLMs的通用聊天機器人可提升放射科醫師的工作效率。LLMs正快速演進，應對挑戰，並納入多模態輸入。本篇提供概念知識和實用指導，針對有興趣利用LLMs的放射科醫師，提供了對該主題的概述，總結了放射學特定方面的發展。 PubMed DOI

DL和LLMs在放射學中發揮重要作用，但仍需解決挑戰，確保臨床可靠性。放射科醫師應了解這些技術，並堅持醫學安全和道德。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）可能改變放射學，但整合時需注意隱私、透明度和準確性問題。工具應針對放射學進行優化，以因應限制。放射學領域仍在研究LLM，商業產品已出現。放射科醫師應保持資訊更新，積極引導LLM實施，以提高患者護理效益並降低風險。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是現代機器學習工具，可解讀非結構化文本並做預測。已普及應用，初期用於生成標題、總結文本等，現已擴展至臨床和學術領域。在醫學中，LLMs可解釋複雜概念、改進臨床決策，但仍有限制，如生成錯誤內容、缺乏原創性。人類監督對於使用LLMs至關重要，解決挑戰可最大化好處並降低風險。文章探討LLMs功能、限制，尤其對心臟病學的影響，展示其轉型潛力和技術限制。 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

放射科醫師對生成式人工智慧和大型語言模型的看法各有不同，受實踐環境影響。有些醫師認為這些技術能提升診斷準確性、簡化流程及改善病人照護，特別是在影像分析和報告生成方面。然而，也有醫師擔心人工智慧結果的可靠性、工作取代及倫理問題。醫師對這些工具的接受度受訓練程度、對技術的熟悉度及機構支持等因素影響。總之，這些新技術的實施需謹慎考量其優缺點，並強調醫師與開發者之間的合作與教育。 PubMed DOI