研究比較大型語言模型（LLMs）和神經放射學家在臨床案例中的表現，結果顯示神經放射學家的判讀能力優於LLMs。ChatGPT和Glass AI表現相近，顯示在醫學文本訓練上有進步空間。LLMs雖有潛力，但仍需改進，顯示醫學領域仍需專業知識。 PubMed DOI

這篇論文討論了人工智慧，特別是像ChatGPT這樣的大型語言模型，如何透過簡化解釋過程，改變醫學影像處理。這些模型推動的人工智慧已經透過提高效率和病人護理品質，徹底改革了醫療保健。評論強調了人工智慧的潛力，特別是大型語言模型，在各方面增強醫學影像處理，並強調了它們在推動醫療保健方面的重要性。 PubMed DOI

研究發現使用大型語言模型（LLMs）在放射學中預測臨床情境的效果。Glass AI在某些領域表現比ChatGPT好，但在其他情境中表現較差。整體而言，LLMs有助於預測影像研究，尤其是Glass AI，顯示了在放射學決策上的潛力。 PubMed DOI

研究指出大型語言模型（LLMs）如Bard、ChatGPT-3.5和GPT-4在醫學教育中對診斷罕見複雜疾病有幫助。LLMs表現比人類和MedAlpaca更好，尤其是GPT-4最準確。每個LLM需要不同的提示策略，提示工程至關重要。研究顯示LLMs能提升對具挑戰性醫學病例的診斷推理，對研究人員和醫護人員具啟發性。 PubMed DOI

這篇文章提供了醫學影像研究者實施語言模型的詳盡指南，包含基本原則、應用於醫學影像的方式，以及好處如提升臨床效率和減少診斷錯誤。希望透過激發新想法與創新，啟發整合語言模型與醫學影像研究，並提供相關學者有價值的資源。 PubMed DOI

整合CAD和LLMs到臨床應用，可自動化診斷並提供虛擬諮詢。現有研究有限，ChatCAD+作為解決方案，包含報告生成和互動模組，解釋醫學影像並提供高質量報告和權威建議。旨在提升診斷和諮詢的一致性和可靠性，與醫學專業相關。原始碼在GitHub上。 PubMed DOI

研究比較了大型語言模型（LLMs）在臨床案例診斷上的表現，發現GPT4比GPT3.5更準確且提供更專業的診斷列表。然而，兩者仍有可能漏掉最可能的診斷。研究建議LLMs像GPT4可擴展診斷考慮範圍，但需改進以更符合疾病發生率和文獻。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在冠狀動脈疾病（CAD）診斷中的表現，特別是根據CAD-RADS 2.0指引進行比較。結果顯示，ChatGPT 4o的準確率最高，達到100%，接著是ChatGPT 4和Claude 3 Opus，準確率為96.6%。其他模型的準確率也不錯，介於90%到93.3%之間。這些結果顯示LLMs在改善CAD的放射報告和病人照護方面的潛力，並強調進一步研究其視覺診斷能力的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在解釋乳腺影像報告及提供臨床建議的表現，分為兩個步驟： 1. **文本評估**：比較十個LLMs與放射科醫師在100道BI-RADS選擇題上的準確率。Claude 3.5 Sonnet表現最佳（90%），超過一般放射科醫師（78%）和乳腺放射科醫師（82%）。 2. **視覺評估**：測試五個多模態LLMs在100張乳腺超音波影像上的表現，Claude 3.5 Sonnet以59%準確率領先。 研究顯示，雖然LLMs在文本評估中表現良好，但視覺診斷能力有限，需在放射科醫師監督下使用，以避免誤診。 PubMed DOI

這項研究評估了10個大型語言模型（LLMs）與2位認證放射科醫生在分析胸部放射學案例的診斷表現。研究收集了124個案例，結果顯示Claude 3 Opus的診斷準確率最高，達70.29%，而放射科醫生的準確率則較低，分別為52.4%和41.1%。LLMs在特定案例中的表現較佳，顯示在適當醫療監督下，LLMs可能成為臨床決策的重要工具。 PubMed DOI