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

這項研究分析了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4 Turbo，在神經放射學的應用，針對30-50%的高誤診率進行探討。透過分析751個案例，研究發現透過提示工程和設定90%的信心閾值，GPT-4 Turbo的診斷準確率從55.1%提升至72.9%。候選診斷的正確率達85.9%，誤診率降至14.1%。雖然這些方法顯著提高了準確性，但也限制了模型的處理案例數量。未來仍需進一步研究，以優化這些策略，確保在臨床應用中的準確性與實用性。 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

這項研究探討了多模態大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4o和Claude Sonnet 3.5，如何結合文本與視覺資訊進行醫療診斷。研究在120個臨床案例中進行測試，結果顯示在只有文本的情況下，GPT-4o的準確率為70.8%，遠超醫生的39.5%。當加入圖片時，所有參與者的表現都有提升，尤其是醫生的準確率增幅最明顯。GPT-4o在有圖片的情況下達到84.5%，而醫生則為78.8%。這顯示LLMs在視覺數據處理上仍需加強，以達到人類醫生的表現。 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

最近生成式人工智慧的進展，特別是像GPT-4 V這樣的多模態模型，顯示出在分析視覺和文本數據方面的潛力，對醫療保健，尤其是眼科，可能帶來重大影響。本研究評估了GPT-4 V在診斷眼部疾病的能力，結果顯示提供臨床背景能顯著提升診斷準確性。沒有背景時，GPT-4 V的正確率為47.5%，有背景時提升至67.5%。這顯示GPT-4 V能有效整合視覺與文本信息，對改善眼科病患護理有潛力。 PubMed DOI

最近大型語言模型（LLMs）如GPT-3.5和GPT-4在醫療領域的應用引起關注。本研究比較了這些模型在註解放射學報告及生成胸部CT印象的表現，旨在協助醫療專業人員處理日常文檔任務。研究使用了上下文學習和檢索增強生成等方法，並透過多種指標進行評估。結果顯示，GPT-4在性能上優於GPT-3.5，且提示設計對結果影響顯著。研究建議在醫療實踐中整合這些先進模型，以提升文檔效率與準確性。 PubMed DOI

這項研究比較三款多模態大型語言模型在解讀放射影像的表現，發現 Claude 3.5 Sonnet 準確率最高。使用 AI 生成的提示語和在影像中加上描述文字，都能明顯提升診斷效果。模型表現會受病例罕見度和知識截止日影響。整體來說，善用提示工程和豐富輸入資料，有助提升 LLMs 在放射科的應用效能。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在診斷複雜眼科病例時，如果只有圖片沒文字，準確率會明顯下降；但有圖片說明時，表現就會提升。整體來說，GPT-4的表現和部分眼科醫師差不多，但還不及最頂尖的專家。顯示它目前在眼科影像判讀上還有進步空間，但未來有潛力成為臨床輔助工具。 PubMed DOI

這項研究比較GPT-4o、Gemini 1.5 Pro兩款AI和神經放射科醫師在複雜病例診斷上的表現。結果發現，只有臨床文字時，AI表現較好；但只看影像或結合文字和影像時，醫師明顯勝出。醫師參考AI建議後，診斷更準。AI雖能辨識影像類型，但常漏掉重要影像細節。目前醫師在整合資訊診斷上還是比較強。 PubMed DOI