研究比較GPT-3和GPT-4在放射學病人教育上的效果，結果顯示兩者都提供準確的答案，但GPT-4稍微更優。建議這些模型可用於放射學病人教育，但也要留意可能的限制。 PubMed DOI

研究發現，比較放射科醫師和GPT-4 AI生成的放射學報告，發現兩者在質量和內容上相當，但AI報告更為簡潔，且結構稍有不同。這顯示GPT-4可能是一個可靠的工具，有助於提升臨床效率和溝通。然而，仍需解決道德問題和限制，以確保安全實施。 PubMed DOI

研究發現使用GPT-4簡化手術同意書有助提升病人理解。簡化後的表格易讀且符合美國人閱讀水準，得到專家認可。GPT-4生成各種手術同意書，閱讀水準達六年級，獲高評分。這種人工智慧與人類合作展現潛力，可改善病人溝通及應對健康識字差異。 PubMed DOI

研究發現，使用GPT-4將心血管磁共振（CMR）報告轉換為普通用語後，患者更易理解。放射科醫師高度評價GPT-4報告的正確性、完整性，並認為其無潛在危害。GPT-4有效簡化複雜CMR報告，讓患者更易理解，同時保持精確性和完整性。 PubMed DOI

研究評估符合HIPAA標準的GPT-4在急診放射學報告中的效用。人工智慧在辨識重要發現方面表現良好，但仍需人類監督。總結來說，AI對於辨識病人放射學報告中的重要資訊有幫助，但人類的角色仍然不可或缺。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT製作的放射學教育手冊對病患的準確性和可靠性。結果顯示30%的手冊有錯誤，如缺少鎮靜和併發症資訊。儘管主題一致，但使用者和程序間仍有不一致。ChatGPT的手冊有臨床應用價值，但需要改進以提高正確性和一致性。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT簡化放射學教育資料，易讀性提升但可信度下降。建議需人工審查及進一步發展，平衡易讀性與可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4o在模擬歐洲介入放射學委員會（EBIR）考試的表現，正確率達67.0%。GPT-4o還為醫學生和EBIR考生生成不同難度的考題。四位參與者的表現顯示，醫學生在學生級別考題得分46.0%，EBIR持有者在學生級別得74.0%。所有參與者對學生級別考題的正確回答率在82.0%至92.0%之間，顯示其訓練效果良好，且僅有0.3%的考題被認為不合理。總體來看，GPT-4o在模擬EBIR考試及生成考題方面表現出色。 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

這項研究評估了病人教育材料的可讀性，並探討了生成式人工智慧工具（如ChatGPT-4和Google Gemini）如何將這些材料簡化到六年級的閱讀水平。分析了七份來自主要放射學團體的文件，原始材料的平均閱讀水平為11.72。經過簡化後，ChatGPT的閱讀水平降至7.32，Gemini則為6.55。ChatGPT減少了15%的字數，保留95%的資訊，而Gemini減少33%，保留68%。三位放射科醫師評估後認為，ChatGPT在適當性、清晰度和相關性上表現更佳。研究指出，生成式人工智慧能顯著改善病人教育材料的可讀性，但專家審查仍然很重要。 PubMed DOI