研究比較了GPT模型和放射科醫師生成放射學報告的表現，結果顯示GPT-4在準確性上優於GPT-2和GPT-3.5，但仍不及醫師。醫師在印象和鑑別診斷方面表現較佳。GPT-3.5和GPT-4生成的報告可讀性高，但準確性仍需醫師驗證。 PubMed DOI

比較了ChatGPT和GPT-4在提取肺癌CT報告中腫瘤學信息的表現，結果顯示GPT-4在識別病變、轉移性疾病和標記腫瘤學進展方面比ChatGPT表現更優。GPT-4也在腫瘤學推理能力上表現更好，準確性高、事實正確、虛構內容較少。 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

這項研究評估了生成式預訓練轉換器（GPT）-4在從肝部MRI報告中提取LI-RADS特徵和分類的表現。GPT-4在提取虛構和真實報告中的主要LI-RADS特徵和分類方面表現出高準確性。為了可靠地處理真實世界的MRI報告，需要進一步改進提示策略和神經網絡架構。 PubMed DOI

研究比較ChatGPT 4和Gemini Advanced在頭頸癌治療建議上的表現，發現ChatGPT 4較Gemini Advanced更遵循指引且治療規劃更全面。兩者在支持腫瘤學評估方面表現不錯，但仍有改進空間。研究強調持續更新和驗證的重要性，以更好整合人工智慧到醫療實務。 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

醫學研究人員越來越多地使用先進的語言模型（LLMs），如ChatGPT-4和Gemini，來改善乳腺相關疾病的診斷。本研究評估這些模型在複雜醫學分類系統中的應用能力，以協助整形外科醫生做出更好的診斷和治療決策。 研究中創建了五十個臨床情境來評估分類準確性，結果顯示Gemini的準確率高達98%，而ChatGPT-4為71%。Gemini在多個分類系統中表現優於ChatGPT-4，顯示出其在整形外科實踐中的潛力，未來有望增強診斷支持和決策能力。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是Open AI的GPT-4.0和Microsoft Bing的GPT-4，在將非結構化的乳房超音波報告轉換為結構化格式的有效性。研究分析了100份報告，結果顯示GPT-4.0在生成結構化報告、準確分配BI-RADS分類及提供管理建議方面均優於Bing。此外，GPT-4.0在預測良性和惡性特徵的能力也較佳，但仍不及資深放射科醫師。這顯示GPT-4.0在醫療報告處理上具有潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—GPT-3.5、GPT-4 和 Google Gemini（Bard）在回答60道乳腺癌護理相關的多選題的表現。結果顯示，GPT-4的準確率最高，正確回答了95%的問題，接著是GPT-3.5的90%和Google Gemini的80%。研究還發現，來自公共數據庫的問題與乳腺放射科醫師新制定的問題在答案準確性上並無顯著差異，顯示LLMs在乳腺癌護理方面有良好的應用潛力，但仍需進一步訓練以提升表現。 PubMed DOI

這項研究探討了利用自然語言處理（NLP）技術，特別是ChatGPT，來提升放射科報告的產出效率。研究人員分析了1,000條來自MIMIC胸部X光數據庫的記錄，並使用Claude.ai提取關鍵字，再透過ChatGPT生成報告。結果顯示，Bart和XLM模型的報告與醫生撰寫的相似度高達99.3%，而其他模型表現較差。研究強調選擇合適的NLP模型對於提升放射科報告的效率和準確性至關重要。 PubMed DOI