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

討論從畢卡索的觀點開始，認為電腦只能提供答案，這引出了生成式人工智慧（AI）在放射學的潛力。生成對抗網路（GANs）和大型語言模型（LLMs）在醫學影像分析中受到重視，但在安全整合進臨床前，仍需改進和評估。文中提到合成影像、AI偏見和隱私等挑戰，強調多樣化訓練數據和數據隱私的重要性。監管方面，美國和歐盟的法案旨在建立AI應用標準，提倡在醫療中平衡人類元素與AI的優勢，提升病人護理的同時維持安全與倫理。 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

這項研究探討了一種免持的放射科報告系統，結合語音轉文字技術與生成式人工智慧，旨在提升效率並減輕醫師負擔。研究比較了傳統報告生成方式與使用GPT-4的自動化過程，分析了100份胸部及肌肉骨骼的報告。主要發現顯示，這個系統能減少報告生成時間38%（p < 0.0001），且報告質量普遍較高，但在某些複雜案例中偶有不準確。結論指出，整合這些技術可改善工作流程，讓醫師能更專注於病人護理，但仍需進一步提升報告的全面性與準確性。 PubMed DOI