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這項研究探討了人工智慧在放射學教育和溝通中的多媒體生成技術潛力。重點在於使用穩定擴散和變壓器進行視頻合成,並利用Midjourney、RunwayML Gen2等工具創建逼真的內容。研究期間共產生440張圖像和22個視頻,並製作了兩個聲音克隆視頻。雖然生成內容的真實性有所不同,但在放射學中可應用於增強3D視覺化、教育和病患互動等方面。論文也提到AI生成內容的限制與倫理問題,強調負責任的使用和跨領域合作的重要性。 PubMed DOI


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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

這項研究顯示生成式人工智慧,特別是OpenAI的GPT-4 Turbo API,在提升放射學訓練方面的潛力。研究發現,這個AI模型能檢測到的差異明顯多於專業放射科醫師,顯示其在傳統審查中可能被忽略的改進空間。雖然AI在差異檢測上表現優異,但在評分一致性上仍有改進空間。生成的教學要點在85%的案例中被認為適當,顯示其教育價值。未來研究可著重於提高模型準確性及評分者一致性,並探討AI反饋對實習生的長期影響。 PubMed DOI

人工智慧(AI)在醫療,特別是放射學的發展,正帶來重大變革,提升診斷準確性和病人參與度。大型語言模型(LLMs),如GPT-4,能協助撰寫和總結放射報告,支持鑑別診斷,並建議基於證據的治療方案。本文探討了GPT-4在提升診斷精確度和報告效率的應用,同時也提到實施AI技術所面臨的倫理和隱私挑戰,強調需謹慎監督和遵循法規。最終,這些技術有望改善病人照護和臨床研究。 PubMed DOI

生成式人工智慧(AI)和大型語言模型在資訊處理上有重大進展,特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會,但也面臨挑戰,如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰,建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此,生成式AI仍有潛力提升醫學教育,包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等,未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 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

生成式人工智慧(AI)正在迅速改變病理學教育,特別是大型語言模型和多模態工具的應用。這些技術能提供個性化學習體驗、簡化內容開發,並提高資源的可及性,支持學習者和教育者的培訓過程。案例研究顯示,整合這些技術能提升教育效果,但也需注意倫理影響和潛在風險。未來成功的關鍵在於AI專家與醫學教育者的合作,確保人類監督和透明度,強化教育者在病理學中的角色。 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)如ChatGPT的出現,顯示了生成式人工智慧(AI)在各領域的潛力。生成式AI能創造多樣的數據形式,包括文本、圖像和音頻。最近的多模態技術進展,增強了同時處理文本和影像的能力,特別是在醫學領域,尤其是放射學中,臨床數據與影像數據的整合非常重要。這篇綜述將介紹LLMs、影像生成AI和多模態AI,並探討生成式AI在放射學的現狀與未來潛力。 PubMed DOI

這篇文章擴展了七部分系列中的介紹,重點在生成式人工智慧(Gen AI)在病理學和醫學的潛力。探討了Gen AI的應用,包括自訂聊天機器人生成診斷報告、合成影像訓練模型、數據集增強及教育情境生成。文章分類了開源與閉源模型,討論了GPT-4、Llama、Mistral、DALL-E和Stable Diffusion等流行模型的框架與限制,並回顧了所需的基本工具。最後,展望了Gen AI對醫療未來的影響,並討論隱私、偏見、倫理等相關挑戰。 PubMed DOI

生成式人工智慧(AI)在文本轉視頻(T2V)方面的快速發展,將對醫療保健帶來深遠影響。本文探討了T2V AI模型的應用、挑戰及未來展望,特別是2024年推出的Sora Turbo和Veo 2等平台,這些技術能提升病患教育、醫學訓練及遠距醫療的質量。 研究顯示,T2V模型可提供個性化病患教育和標準化訓練,但仍面臨錯誤資訊、隱私及倫理等挑戰。未來若能解決可及性問題,並促進醫療系統與AI開發者的合作,將有助於提升全球醫療的效率與公平性。 PubMed DOI