大型語言模型(如ChatGPT)的出現，透過更好的上下文理解和高效訓練，改變了AI聊天機器人。LLMs在各領域展現人類水準，可提升診斷效率和準確性。然而，仍有限制需克服，本文討論緩解策略和LLMs在多模應用中的潛力，以提升監督設置效率。 PubMed DOI

研究比較四個大型語言模型在簡化放射學報告以提高患者閱讀易懂性的表現。結果顯示，所有模型都成功簡化報告，但在提供背景資料後效果更好。這顯示這些模型在幫助患者理解放射學報告方面有潛力。 PubMed DOI

研究評估了大型語言模型在醫療保健領域的應用，尤其是在改善患者護理方面。使用MIMIC-III數據庫的電子健康記錄，測試了這些模型在識別特定疾病患者方面的效能。GPT-4在辨識COPD、CKD、PBC和Cancer Cachexia患者方面表現優異，而ChatGPT和LLaMA3則稍遜。儘管LLMs有潛力，但在臨床應用前仍需解決錯誤、解釋不足和倫理問題。進一步研究將有助於提升模型訓練和設計，以更好地應用於醫療保健。 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

這項研究分析了大型語言模型（LLMs），特別是OpenAI的GPT-3.5和GPT-4，在醫學生放射學考試中的表現。使用151道選擇題，結果顯示GPT-3.5的正確率為67.6%，而GPT-4則達到88.1%（p<0.001），表現明顯優於前者。GPT-4在各類問題上都表現良好，顯示其在醫學教育中的潛力。不過，研究也提醒使用者要警惕LLMs可能提供錯誤答案的風險。總體來看，LLMs在放射學教育上有提升的可能性。 PubMed DOI

這項研究評估了八種公開的大型語言模型（LLMs）在24個神經放射學臨床情境中提供影像建議的表現。評估模型包括GPT-4、ChatGPT、Bard、Bing Chat、Llama 2等。結果顯示，GPT-4表現最佳，提供23個最佳建議，其次是ChatGPT有20個，而Llama 2僅有5個最佳建議。這項研究強調了大型語言模型在臨床影像利用上的潛力，並探討了評估其表現的挑戰，具有重要意義。 PubMed DOI

放射科醫生越來越依賴人工智慧（AI）來提升診斷準確性，但許多人對機器學習（ML）和深度學習（DL）技術不夠熟悉，限制了這些技術的應用。研究評估了大型語言模型（如GPT-4o）作為推薦系統的有效性，幫助醫生理解和應用AI。GPT-4o根據提供的數據特徵，成功推薦了適合的演算法，如U-Net和EfficientNet，顯示出其作為醫生資源的潛力，並有助於縮小AI實施的知識差距。未來應探討如何將這些模型整合進日常工作流程。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT正在改變放射學研究，簡化研究流程。放射學研究聯盟（RRA）成立工作小組，制定負責任使用LLM的指導方針。LLMs能自動化文獻回顧、生成研究問題、分析數據及撰寫手稿，提升研究效率。不過，對於缺乏人工智慧經驗的人來說，仍有挑戰。本評論提供有效利用LLMs的策略，強調提示工程的重要性，並探討維持科學誠信的倫理考量。結合人類專業與人工智慧，放射學研究人員可推動創新、擴展知識，改善病患照護。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4和NotebookLM，使用METhodological RadiomICs Score（METRICS）工具來檢視放射組學研究的方法學質量。分析了2024年發表的48篇開放存取文章，結果顯示ChatGPT-4的中位數得分為79.5%，優於NotebookLM（61.6%）和人類專家（69.0%），且差異顯著。雖然LLMs在評估速度上較快，但仍需改進，以便更接近人類專家的評估結果。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在放射學職場管理的有效性，評估了ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0、Gemini及Gemini Advanced的表現。透過31個問題的回應，評估者使用4分制指標進行評分。結果顯示，ChatGPT-4.0在所有類別中表現最佳，且有顯著差異。Gemini Advanced也優於Gemini，顯示出對ChatGPT-3.5的趨勢。所有回應均未被評為「不足」，顯示LLMs能有效提升放射學職場管理效率。 PubMed DOI