研究使用ChatGPT將放射學報告翻譯成易懂語言，供患者和醫護參考。ChatGPT翻譯成功率高，且提供37%相關建議。雖有簡化，但更詳細提示可改進。與GPT-4比較，顯示報告品質提升。建議臨床教育可使用大型語言模型，並有進一步改進空間。 PubMed DOI

研究比較不同影像學模式的放射學報告複雜程度，並試驗ChatGPT簡化報告至八年級閱讀水準。分析400份報告後發現，CT和MRI報告比US和XR較難。ChatGPT成功簡化報告，減少字數、提高可讀性，並降低閱讀難度。研究顯示ChatGPT在簡化放射學報告以提升患者理解上相當有效。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT生成的簡化放射學報告品質，並探討類似模型在簡化醫學文本上的潛力。放射科醫師認為簡化報告通常正確完整，對患者無害，但也指出了一些錯誤和可能有害的資訊。儘管ChatGPT等模型有改善患者護理的潛力，但仍需醫學專家進一步適應和監督，以確保準確性和患者安全。 PubMed DOI

這項研究評估了使用ChatGPT自動生成的醫學文本的準確性和易讀性。不同版本的磁共振成像（MRI）結果被創建並由醫學專業人員和患者評估。報告被發現一致地準確且易於理解，簡化版本對患者來說更容易理解。儘管簡化的報告有幫助，但並不能取代專家和患者之間進行詳細討論的必要性。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT在生成攝護腺癌病人MRI報告總結方面表現優秀，但醫師對其潛在危害和報告質量不太滿意。未來需進一步研究提升ChatGPT在放射學報告總結能力，並探討醫師對AI總結的信任因素。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT-3.5簡化放射學報告，讓醫護人員和病人更易懂。測試九份報告，得出七個問題，由八位放射科醫師評估。ChatGPT-3.5成功簡化報告，易懂又完整。但印地語翻譯不適合病人溝通。總之，ChatGPT-3.5有助於改善醫療溝通和決策。 PubMed DOI

研究發現BARD在簡化放射學報告方面表現最好，易讀且易懂。ChatGPT-4和Microsoft Copilot也表現不錯。然而，緊急情況下的建議準確性有待改進。整合人工智慧到放射學溝通可增進患者參與，但仍需進一步提升。 PubMed DOI

這項研究評估了病人教育材料的可讀性，並探討了生成式人工智慧工具（如ChatGPT-4和Google Gemini）如何將這些材料簡化到六年級的閱讀水平。分析了七份來自主要放射學團體的文件，原始材料的平均閱讀水平為11.72。經過簡化後，ChatGPT的閱讀水平降至7.32，Gemini則為6.55。ChatGPT減少了15%的字數，保留95%的資訊，而Gemini減少33%，保留68%。三位放射科醫師評估後認為，ChatGPT在適當性、清晰度和相關性上表現更佳。研究指出，生成式人工智慧能顯著改善病人教育材料的可讀性，但專家審查仍然很重要。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-3.5在生成乳房超音波報告的BI-RADS分類的有效性，目的是提升醫療診斷的準確性和可解釋性。研究分析了131名患者的報告，並將AI生成的結果與57位醫生的報告進行比較。結果顯示，雖然AI在結構和清晰度上表現良好，但在BI-RADS分類準確性和惡性診斷上仍需改進。研究也探討了「思考鏈」方法，顯示AI在模擬臨床決策過程中的潛力，整體而言，ChatGPT-3.5對乳房超音波評估的診斷結果有助益。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4和ChatGPT-4o在乳腺癌影像報告及BI-RADS分數生成的有效性。研究使用了77張來自radiopaedia.org的影像，包含乳房X光和超音波，並在不同會議中進行評估以避免偏見。結果顯示，兩個模型在BI-RADS評分的準確率為66.2%，在BI-RADS 5案例中表現最佳（ChatGPT-4為84.4%，ChatGPT-4o為88.9%）。不過，它們在BI-RADS 1-3案例中常常給予過高的嚴重性評分，顯示目前大型語言模型在乳腺影像評估上的局限性，需進一步研究才能整合進臨床實踐。 PubMed DOI