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ChatGPT 3.5和4在回答骨科考試問題的表現，使用了來自首爾國立大學醫院的160道問題，分為11個子類別。結果顯示，ChatGPT 3.5的正確率為37.5%，而ChatGPT 4提升至60.0%（p < 0.001）。大部分類別中，ChatGPT 4表現較佳，唯獨在腫瘤相關問題上不如3.5。此外，ChatGPT 4的回答不一致率顯著低於3.5（9.4%對比47.5%）。雖然ChatGPT 4在骨科考試中表現不錯，但仍需謹慎對待其不一致的回答和錯誤解釋。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在回答成人軟組織肉瘤相關臨床問題的表現，問題依據德國S3指引制定。兩位肉瘤專家對80個問題的回答進行評分。結果顯示，ChatGPT-4的表現優於ChatGPT-3.5，準確性和充分性中位數分數分別為5.5對5.0和5.0對4.0。雖然兩者在某些主題上相似，但ChatGPT-4在一般治療及四肢/軀幹肉瘤方面更佳。不過，兩者偶爾也會提供誤導性和潛在危險的信息，強調臨床應用需謹慎及人類監督的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在住院神經科的診斷準確性，並與顧問神經科醫師進行比較。研究使用Epic電子健康紀錄的病人數據，CG4為51位病人生成了初步診斷和治療計畫。結果顯示，CG4的平均得分為2.57，顧問醫師為2.75，整體成功率相近（CG4為96.1%，顧問醫師為94.1%）。雖然顧問醫師的全面診斷可能性略高，但CG4仍被視為神經科有價值的診斷工具。未來需進一步研究以驗證這些結果。 PubMed DOI

人工智慧（AI）如ChatGPT-4正在改變醫療保健，特別是在脊椎轉移的治療決策上。本研究評估了ChatGPT-4在五個脊椎轉移案例中的表現，並與五位經驗豐富的脊椎外科醫生進行比較。結果顯示，ChatGPT的建議在73%的案例中與醫生一致，但多數建議偏向一般性，缺乏具體臨床指導。這顯示出AI在複雜醫療決策中的潛力與限制，未來需進一步研究以提升其應用效果。 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ChatGPT-4o在識別MRI影像及診斷腦腫瘤的表現，並與經驗豐富的放射科醫師進行比較。研究涵蓋46名腦腫瘤患者的術前MRI影像。結果顯示，ChatGPT-4o識別病變的準確率為95.7%，但在定位病變和區分腦外、腦內病變方面表現不佳。其診斷成功率僅為56.8%，遠低於放射科醫師的90.9-93.2%。雖然ChatGPT-4o在某些特徵識別上表現良好，但在診斷上仍需改進，未來有潛力成為放射科醫師的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究探討了一個基於GPT-4的大型語言模型（LLM）在評估肌肉骨骼MRI掃描請求的有效性，特別針對放射學領域。這個模型結合了來自33項美國放射學會的適當性標準，並在70個虛構案例上測試。結果顯示，優化後的LLM準確率達92.86%，明顯優於基準模型和標準GPT-4，且在處理臨床資訊不足的案例時特別有效。這顯示出其在放射學臨床決策支持中的潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在判斷脊椎X光片是否有裝穩定系統，以及細分類型時，表現比BiomedCLIP更好，準確率也較高。不過，遇到複雜案例時還是有挑戰。BiomedCLIP雖然回答一致，但分類準確度較低。整體來說，ChatGPT-4o在臨床輔助診斷上更有優勢。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT-4.0在判讀肌肉骨骼腫瘤影像時，主要診斷正確率低於人類專家（44%比87%），但若加上次要診斷，差距縮小（71%比94%）。雖然準確度還不及專家，但因為速度快又隨時可用，未來有機會成為放射科的輔助工具。 PubMed DOI