ChatGPT是OpenAI開發的強大語言模型，經過測試後，在乳房癌篩檢方面表現優異，但在乳房疼痛提示方面則稍遜。研究顯示ChatGPT有助於放射學決策，提升臨床流程，並可應用於放射學服務。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT將放射學報告翻譯成易懂語言，供患者和醫護參考。ChatGPT翻譯成功率高，且提供37%相關建議。雖有簡化，但更詳細提示可改進。與GPT-4比較，顯示報告品質提升。建議臨床教育可使用大型語言模型，並有進一步改進空間。 PubMed DOI

研究比較不同影像學模式的放射學報告複雜程度，並試驗ChatGPT簡化報告至八年級閱讀水準。分析400份報告後發現，CT和MRI報告比US和XR較難。ChatGPT成功簡化報告，減少字數、提高可讀性，並降低閱讀難度。研究顯示ChatGPT在簡化放射學報告以提升患者理解上相當有效。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT-3.5和GPT-4在放射學中的應用，專注於乳腺癌篩檢和乳房疼痛。結果顯示兩者在乳腺癌篩檢方面表現優異，且ChatGPT-4在提示方面表現更佳。這顯示大型語言模型在放射學決策上有潛力，但仍需進一步研究和提升準確性，以擴展應用範圍。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT的AI系統解釋超音波報告，讓非醫專人士更易懂。調查發現，醫生和非醫人士都認為ChatGPT有潛力。雖非醫人士用ChatGPT後理解提升，但也擔心技術可靠性和隱私。研究建議強調醫師專業重要，系統資料和專業性需進一步優化。 PubMed DOI

這項研究評估了使用ChatGPT自動生成的醫學文本的準確性和易讀性。不同版本的磁共振成像（MRI）結果被創建並由醫學專業人員和患者評估。報告被發現一致地準確且易於理解，簡化版本對患者來說更容易理解。儘管簡化的報告有幫助，但並不能取代專家和患者之間進行詳細討論的必要性。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT在生成攝護腺癌病人MRI報告總結方面表現優秀，但醫師對其潛在危害和報告質量不太滿意。未來需進一步研究提升ChatGPT在放射學報告總結能力，並探討醫師對AI總結的信任因素。 PubMed DOI

ChatGPT是一個基於Transformer的大型語言模型，引起全球矚目。它展現在放射學報告上的潛力，這是以往專注於影像分析的領域。研究發現，ChatGPT有助於放射科醫師，但也存在隱私、可靠性、錯誤和缺乏醫學訓練等問題。人工智慧可提升放射學報告的準確性和標準化，未來或整合動態提示、ChatGPT和RAG到診斷流程中。持續研究、開發和道德監督至關重要。 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

這項研究評估了GPT-4（特別是ChatGPT）在解讀腦腫瘤MRI報告的診斷能力。研究分析了150份術前病患的報告，結果顯示GPT-4的診斷準確率為73%，而神經放射科醫師則為80%。在鑑別診斷方面，GPT-4的準確率高達94%，放射科醫師則介於73%到89%之間。研究結果表明，GPT-4可作為神經放射科醫師的有用第二意見，並能成為一般放射科醫師和住院醫師的指導工具，顯示其在臨床診斷中的潛力。 PubMed DOI