研究評估了調校後的大型語言模型對個人化全身PET報告印象的準確性。透過訓練12個模型，並加入醫師身份標記來學習報告風格。最後選擇了表現最佳的PEGASUS模型，經醫師審查後，有89%的人認為結果令人滿意，平均得分為4.08分。個人化印象在臨床上與其他口述印象相當，顯示PEGASUS在加速PET報告上可能有幫助。 PubMed DOI

研究發現大型語言模型（LLMs）如PEGASUS在全身PET報告上表現良好，被核醫醫師認為可接受且效用相當，顯示LLMs有潛力加速PET報告生成。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在冠狀動脈疾病（CAD）診斷中的表現，特別是根據CAD-RADS 2.0指引進行比較。結果顯示，ChatGPT 4o的準確率最高，達到100%，接著是ChatGPT 4和Claude 3 Opus，準確率為96.6%。其他模型的準確率也不錯，介於90%到93.3%之間。這些結果顯示LLMs在改善CAD的放射報告和病人照護方面的潛力，並強調進一步研究其視覺診斷能力的重要性。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）在核醫學，特別是PET和SPECT程序中的應用潛力。雖然LLMs在醫療領域已被廣泛採用，但在核醫學的應用仍待深入研究。文章首先介紹核醫學的最新進展，接著分析LLMs在放射學中的應用，如報告生成和影像解讀。LLMs的優勢包括改善報告結構和提供診斷協助，但也面臨可靠性和偏見等挑戰。此外，文章還提到人工智慧在醫療中的倫理問題。結論強調LLMs在核醫學的變革潛力，呼籲進一步研究。 PubMed DOI

這項研究評估了專有與開放的大型語言模型（LLMs）在分析胰臟癌放射學報告的有效性，重點在於疾病的存在、位置及治療反應。研究分析了203份去識別化的報告，使用了GPT-4、GPT-3.5-turbo及開放模型如Gemma-7B和Llama3-8B。結果顯示，GPT-4在確定疾病狀態上準確率最高，達75.5%。開放模型在某些方面表現不如專有模型，但仍具潛力，特別是在專有模型無法使用時。這項研究為未來腫瘤學領域的LLM研究提供了重要資源。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史的應用，資料來自207名接受CT掃描的癌症患者。研究顯示，GPT-4在提取關鍵腫瘤學參數方面表現優異，F1分數達0.983。LLM生成的歷史中，主要診斷、急性症狀及相關手術的出現頻率均高於原始歷史，且差異具統計意義。放射科醫生更偏好LLM生成的歷史，認為其提供更完整的解讀，降低傷害風險。總之，LLM能準確創建全面的腫瘤影像臨床歷史，受到醫生青睞。 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

這篇文章探討了一項研究，分析檢索增強生成（RAG）如何提升大型語言模型（LLMs）在放射學的表現。RAG 讓 LLMs 能夠即時訪問更新的知識庫，無需微調即可生成準確答案。研究中使用了來自 *RadioGraphics* 的 3,689 篇文章作為數據庫，並評估了五種 LLMs 在192道放射學考題中的表現。結果顯示，RAG 顯著提升了 GPT-4 和 Command R+ 的得分，特別是在與 *RadioGraphics* 相關的問題上，成功檢索並引用了相關資料。整體而言，RAG 在放射學任務中展現了提升 LLM 能力的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT、Llama和Claude，正在改變醫療保健，特別是在放射科。最近，弗賴堡和巴塞爾大學醫院的研究顯示，這些系統能有效整合影像存檔與傳輸系統（PACS）和電子健康紀錄（EHR），提升醫師效率，縮短報告時間，並自動化例行任務。研究結果顯示，LLMs不僅提高了診斷質量，還促進了跨學科合作。未來應著重增強透明度和擴大應用範圍，確保遵守倫理和法律標準。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）自動生成CAD-RADS 2.0分數的能力，對於疾病描述和臨床決策非常重要。研究分析了200份心臟CT報告，使用了多種先進的LLMs，包括GPT-3.5、GPT-4o、Mistral 7b、Mixtral 8 × 7b和不同版本的Llama3。結果顯示，GPT-4o和Llama3 70b的準確率最高，分別為93%和92.5%。這些發現顯示，增強上下文學習的模型能有效生成CAD-RADS 2.0分數，提高心臟CT報告的效率與一致性，且開源模型在數據安全上也具優勢。 PubMed DOI