研究發現GPT-4在組織病理圖像中檢測結腸腺瘤的準確性，與病理醫師比較後，顯示敏感性為74%，特異性為36%。對於腺瘤檢測表現不錯，但在分類上有些差異。一致性稍嫌不足，顯示GPT-4仍有限制，強調病理醫師的專業知識和臨床經驗的重要性。 PubMed DOI

最新的ChatGPT-4生成式人工智慧技術在血液學診斷方面有重要進展，特別在辨識血細胞方面表現優異，尤其在辨識異常細胞時的準確率超過54%。雖然有潛力成為臨床診斷工具，但仍需進一步提升準確性，無法完全取代專業判斷。這項研究強調生成式人工智慧在血液形態學領域的應用價值，為未來研究奠定基礎。 PubMed DOI

這項研究比較了GPT-4和經驗豐富的醫生在診斷臨床案例的準確性。對於未發表的挑戰性案例，GPT-4的前六個診斷準確率達61.1%，超過醫生的49.1%。在常見情境中，GPT-4的前三個診斷100%正確，而醫生則為84.3%。這顯示GPT-4在內科表現上至少與經驗醫生相當，甚至更佳，特別是在挑戰性案例中。不過，對常見案例的高準確率可能與這些案例是模型訓練數據的一部分有關。 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ChatGPT在診斷結腸癌的能力，特別是比較GPT-3.5和GPT-4.0的表現。研究分析了286份腸癌病例，結果顯示GPT-4.0在初診和次診的準確率均高於GPT-3.5，分別為0.972對0.855和0.908對0.617。雖然GPT-4.0在處理病史和實驗室數據上有所改善，但在識別症狀方面仍有挑戰。整體而言，GPT-4.0在臨床輔助診斷中展現出潛力，但仍需進一步研究以克服其限制。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和GPT-4o在識別需進一步評估的胸部放射線報告的效果。研究分析了來自NIH的100個案例，結果顯示GPT-4o在敏感性、準確性和陰性預測值上均優於GPT-4，而GPT-4在特異性和陽性預測值上則表現更佳。總體來看，GPT-4o在臨床應用中顯示出良好的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI開發的GPT-4在病理影像分析中的診斷準確性。研究涵蓋16個器官的44張組織病理影像及100張結直腸活檢顯微照片。GPT-4在腫瘤類型和組織來源的整體準確率為0.64，結腸息肉的分類準確率介於0.57到0.75之間。它在區分低級別和高級別不典型增生方面表現良好，準確率達0.88，對腺癌檢測的敏感性也很高。整體來看，GPT-4的表現與病理住院醫師相當，顯示其作為輔助工具的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4在解讀口腔黏膜疾病照片及生成結構化報告的能力，重點在於提示工程的影響。研究使用120個案例，分為教科書和網路數據集，報告包含七個項目。結果顯示，GPT-4在教科書數據集的召回率和準確率均高於網路數據集，雖然差異不顯著。研究強調了GPT-4在醫療任務中的潛力，特別是在遠距醫療和同儕溝通方面，並建議未來需更專注於改進。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4o在識別ACR TIRADS超音波報告錯誤的有效性及其加速報告生成的能力。分析了福建醫科大學第二附屬醫院的200份甲狀腺超音波報告，結果顯示GPT-4o成功檢測到90%的錯誤，接近資深醫師的93%。在效率上，GPT-4o的審查速度明顯快於醫師，平均只需0.79小時，而醫師則需1.8到3.1小時。研究結果顯示，GPT-4o不僅在錯誤檢測上表現優異，還能顯著提升報告處理效率，對於改善診斷準確性及支持住院醫師非常有幫助。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4在超音波影像識別甲狀腺結節的表現，並與住院醫師進行比較。分析了1,145張影像，結果顯示GPT-4對惡性結節的正確識別率為58.07%，良性結節為66.86%；而住院醫師則分別為73.89%和74.66%。在統計上，GPT-4的準確性顯著低於醫師，尤其是對小於1公分的結節。總體來看，GPT-4在甲狀腺結節分類上有潛力，但仍需改進。 PubMed DOI