生成式人工智慧和大型語言模型像ChatGPT有潛力改變醫療數據管理。研究指出整合這些技術到醫療實務需協作，強調強化學習和人類反饋。雖然面臨道德挑戰，但大型語言模型可改善醫療決策。持續創新在數據處理、模型優化和實施策略至關重要，組織應負責任地應用這些技術以提升醫療品質、安全和效率。 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

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

討論了在醫學領域使用ChatGPT等生成式人工智慧模型的議題，探討了不同人工智慧模型在放射學上的應用。強調了合成數據在處理隱私問題和提升醫學數據品質的重要性。提及了大型語言模型如GPT和BERT，以及在放射學中的語言-視覺模型，展示了它們的實際應用。強調了生成式人工智慧模型在臨床研究中的轉型潛力。 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

放射科醫師對生成式人工智慧和大型語言模型的看法各有不同，受實踐環境影響。有些醫師認為這些技術能提升診斷準確性、簡化流程及改善病人照護，特別是在影像分析和報告生成方面。然而，也有醫師擔心人工智慧結果的可靠性、工作取代及倫理問題。醫師對這些工具的接受度受訓練程度、對技術的熟悉度及機構支持等因素影響。總之，這些新技術的實施需謹慎考量其優缺點，並強調醫師與開發者之間的合作與教育。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）在核醫學，特別是PET和SPECT程序中的應用潛力。雖然LLMs在醫療領域已被廣泛採用，但在核醫學的應用仍待深入研究。文章首先介紹核醫學的最新進展，接著分析LLMs在放射學中的應用，如報告生成和影像解讀。LLMs的優勢包括改善報告結構和提供診斷協助，但也面臨可靠性和偏見等挑戰。此外，文章還提到人工智慧在醫療中的倫理問題。結論強調LLMs在核醫學的變革潛力，呼籲進一步研究。 PubMed DOI

GPT-4 Vision（GPT-4V）是多模態人工智慧的一大進步，能從圖像生成文字，無需專門訓練。這使得 ChatGPT 轉型為大型多模態模型，並在放射學中展現潛力，特別是在提升工作流程和決策支持方面。測試結果顯示，GPT-4V 能有效分類圖像、計算數量及解讀手寫文字，但在檢測骨折和解釋複雜圖表上表現不佳。雖然它在放射學任務中顯示潛力，但仍需進一步訓練以確保安全使用，並強調人類專業知識的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在科技界帶來重大變革，應用範圍超越自然語言處理，甚至進入放射學等專業領域。這些模型透過大規模數據預訓練，能執行多種任務，且通常不需再微調。隨著技術進步，LLMs 也在解決幻覺、偏見、高訓練成本等挑戰，並開始整合多模態輸入。對於小型本地開源 LLMs 的需求上升，因為它們能針對醫學知識進行微調，提升效率與隱私保護。本文將探討 LLMs 在放射學的現狀與未來發展。 PubMed DOI

近年來，生成式人工智慧（AI）特別是大型語言模型（LLMs）和多模態模型（MM-LLMs）受到廣泛關注。LLMs如ChatGPT和LLaMA，能理解和生成語言，而MM-LLMs則結合文本和圖像，模擬人類認知。這些技術在醫療領域有潛力改善病人護理，透過分析數據和提供診斷建議等方式。放射科醫生需了解LLMs的基本概念，以掌握其在影像領域的應用與挑戰。 PubMed DOI