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

放射學對氣候變遷影響重要，設備耗能高且技術相當重要。管理醫學影像資訊科技可提升醫療品質，但電力消耗和電腦生命週期增加碳足跡。建議放射學資訊管理工具應設生態標籤，引導環保決策，並應考量環境因素創新臨床技術。 PubMed DOI

生成式人工智慧透過聊天機器人改善醫療保健服務，但現有評估指標不足以涵蓋醫學概念和用戶中心。本文提出專為醫療保健聊天機器人設計的綜合評估指標，關注語言處理、臨床任務影響和用戶互動效果，並探討相關挑戰。 PubMed DOI

心血管護理中，人工智慧的進步帶來潛在改善，可自動化測量、提升影像品質，並採用新方法檢測疾病，進而改善診斷、治療和結果。人工智慧模型可高精確度檢測心電圖疾病，但需嚴格驗證解決訓練、現實效力、公平性和長期可靠性。雖然心血管人工智慧研究增多，仍缺證明改善結果試驗，但進行中試驗將填補此空白。保持高標準，採用這技術對心臟病學利用人工智慧提供更好病人護理和醫護人員體驗至關重要。 PubMed DOI

這篇論文研究了放射學期刊中有關人工智慧（AI）在稿件準備中的使用的作者指南。比較了有明確AI使用政策和沒有的期刊，並分析了它們的科學計量數據。結果顯示，在112個MEDLINE索引的放射學期刊中，61.6%有AI使用政策，其中57.9%提到了AI生成圖像的具體政策。有AI政策的期刊具有較高的引用和影響分數。該研究強調了在作者指南中討論AI使用的重要性，以減輕AI生成內容中的偏見、錯誤和抄襲等風險。 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

人工智慧在放射學報告生成方面有進步，但評估AI報告仍有挑戰。結合放射科醫師專業知識與GPT-3.5、GPT-4等大型語言模型，使用ICIL和CoT推理對齊評估標準。透過回歸模型聚合分數進行比較，實驗結果顯示此方法優於現有指標。穩健性已驗證，將釋出專家註釋以增進AI醫學報告評估品質。 PubMed DOI

這項研究顯示生成式人工智慧，特別是OpenAI的GPT-4 Turbo API，在提升放射學訓練方面的潛力。研究發現，這個AI模型能檢測到的差異明顯多於專業放射科醫師，顯示其在傳統審查中可能被忽略的改進空間。雖然AI在差異檢測上表現優異，但在評分一致性上仍有改進空間。生成的教學要點在85%的案例中被認為適當，顯示其教育價值。未來研究可著重於提高模型準確性及評分者一致性，並探討AI反饋對實習生的長期影響。 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

人工智慧（AI）正逐漸進入放射學，提升病人旅程的各個階段。系統性文獻回顧顯示，AI技術已在排程、影像獲取及重建等方面發揮作用，能降低CT輻射劑量並縮短MRI獲取時間，同時保持影像品質。AI還能協助檢測骨折或結節，並透過大型語言模型優化報告流程。雖然AI有潛力提升放射學效率和診斷準確性，但成功實施需與現有技術無縫整合，並提供有效性證據。未來，AI可能顯著改變放射科醫師的角色，提升病人護理品質。 PubMed DOI