研究比較ChatGPT3與人類評估醫學研究摘要質量的能力，結果顯示兩者整體符合度有些微差異，但在特定領域表現不同。ChatGPT有助於自動化醫學文獻評估，或許提升準確性。未來的AI技術如GPT4可能提供更可靠的評估，進而改善患者治療結果。 PubMed DOI

ChatGPT在放射學領域的研究顯示，九個月內有51篇文章探討其對患者教育、協議選擇和報告結構的影響。放射學家評分顯示原創研究平均3.20分，非原創研究1.17分。ChatGPT在放射學任務中表現有潛力，但也有限制，未來研究和改進將提升其能力。 PubMed DOI

研究發現AI聊天模型ChatGPT在放射學中有應用潛力，可提升決策效率與協作。雖然在回答問題上表現良好，但在學術論文生成和介入性放射學程序中有不準確性。ChatGPT對影像問題有潛力，尤其在轉譯CT和MRI結果方面。然而，在廣泛應用前，仍需進行全面評估和驗證。 PubMed DOI

研究發現使用ChatGPT在放射學文獻篩選上有潛力，能快速且省時，但準確度仍需提升。未來需進一步研究改善其表現，確保在各醫學領域皆可靈活運用。 PubMed DOI

這項研究回顧了ChatGPT在放射學應用中的表現。在861份研究中，有44份評估了ChatGPT，其中大多數顯示出高效能。一些限制和風險被識別出來，例如偏見回應和資訊安全漏洞。雖然ChatGPT在放射學中顯示出效果，但仍需要進一步研究以確認其熟練度和準確性。 PubMed DOI

研究比較了基於GPT-4的ChatGPT、基於GPT-4V的ChatGPT和放射科醫師在106個案例的肌肉骨骼放射學診斷準確性。結果顯示，基於GPT-4的ChatGPT準確率為43%，優於基於GPT-4V的ChatGPT的8%。放射科醫師的準確率分別為41%和53%。ChatGPT表現接近住院醫師，但不及認證放射科醫師。放射科醫師需了解ChatGPT的診斷表現，強調提供詳細影像描述以提高準確性。 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

這項研究評估了ChatGPT-4.0o在放射影像定位品質的有效性，分析了30張不同關節的放射線影像。模型的任務是找出定位錯誤並提出改進建議。放射技術師根據標準對模型的回應進行1到5的評分。結果顯示，模型僅在20%的案例中正確識別所有錯誤，且最常見得分為3，表示至少識別一個錯誤，30%的影像中提供了正確建議。平均得分為2.9，顯示準確性較低，強調了教育背景和臨床經驗在放射學中的重要性。 PubMed DOI