研究評估OpenAI的GPT-4V在生成真實世界胸部X光片的放射學結果能力。透過分析100張有放射學報告的X光片，建立參考標準。結果顯示，雖然在少樣本學習中有改進，但GPT-4V在解釋真實世界X光片方面效果有限。 PubMed DOI

研究比較了基於GPT-4的ChatGPT、基於GPT-4V的ChatGPT和放射科醫師在神經放射學案例的診斷表現。結果顯示，放射科醫師的準確率比ChatGPT高。GPT-4V的ChatGPT表現更差。總結來說，ChatGPT在挑戰性案例的診斷上不如放射科醫師。 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

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

這項研究評估了多模態人工智慧模型 GPT-4V 在解讀放射影像的表現，包括超音波、電腦斷層掃描和 X 光。分析230張急診影像後，模型在影像識別上達到100%準確率，但在解剖和病理識別上表現不佳，尤其是病理識別僅35.2%。儘管有潛力，GPT-4V 的診斷錯誤率超過40%，引發臨床使用的可靠性擔憂。研究強調需進一步開發以提升準確性，確保病人安全，並指出目前不宜作為獨立診斷工具。 PubMed DOI

這項研究評估了具備視覺功能的GPT-4（GPT-4V）在放射科考試中的表現，涵蓋文字和影像問題。研究期間為2023年9月至2024年3月，分析了386道美國放射學會的退役問題。結果顯示，GPT-4V正確回答65.3%的問題，其中文字問題得分81.5%，而影像問題僅47.8%。研究還發現，思維鏈提示對文字問題的表現較佳，但影像問題的提示效果差異不大。總體來看，GPT-4V在文字問題上表現優異，但在影像解讀上則較為薄弱。 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

這項研究評估了具備視覺能力的AI模型GPT-4V在解讀放射影像的表現，並與放射科醫師及住院醫師進行比較。研究涵蓋72個放射案例，結果顯示GPT-4V的整體準確率為43%。在影像和非影像依賴的案例中，醫師的表現並未顯著優於GPT-4V。特別是，GPT-4V在僅使用文字輸入時的準確率較高（50%），而僅使用影像輸入則為38%。總體來看，GPT-4V的表現與人類相當，且未能提升人類的解讀準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4在放射科報告中檢測和修正錯誤的潛力，特別針對頭部CT掃描。隨著放射科醫師的工作壓力增加，GPT-4在錯誤檢測方面表現優異，解釋性錯誤敏感度達84%，事實性錯誤敏感度達89%。相比之下，人類讀者的表現較差，檢查時間也較長。雖然GPT-4在識別錯誤時有些假陽性，但仍顯示出其在減輕醫師負擔和提升準確度的潛力，值得在臨床實踐中進一步探索。 PubMed DOI

最近的研究顯示，GPT-4V在醫學影像的解讀上有不錯的潛力，尤其在美國醫學執照考試中表現優異，Step 1得分84.2%、Step 2 85.7%、Step 3 88.9%。不過，雖然正確答案的解釋質量接近人類專家，但錯誤答案的解釋常常不準確，顯示出明顯的弱點。模型在處理複雜案例時也面臨挑戰，需要多次提示才能給出準確解釋。因此，在將GPT-4V應用於臨床前，仍需進一步評估其影像解釋能力。 PubMed DOI