大型語言模型（LLMs）如ChatGPT正在改變放射學研究，簡化研究流程。放射學研究聯盟（RRA）成立工作小組，制定負責任使用LLM的指導方針。LLMs能自動化文獻回顧、生成研究問題、分析數據及撰寫手稿，提升研究效率。不過，對於缺乏人工智慧經驗的人來說，仍有挑戰。本評論提供有效利用LLMs的策略，強調提示工程的重要性，並探討維持科學誠信的倫理考量。結合人類專業與人工智慧，放射學研究人員可推動創新、擴展知識，改善病患照護。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健能顯著提升臨床流程與病人護理，但也面臨準確性、可及性、隱私及法規等挑戰。雖然專有模型如GPT-4和Claude 3受到關注，開源模型如Llama 3和LLaVA-Med對醫療機構和研究人員有獨特優勢，但因不熟悉和基礎設施不足，採用速度較慢。這篇文章提供放射學中實施開源LLMs的教程，包括文本生成、提示工程等實用範例，並比較開源與專有模型的優缺點。 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

將大型語言模型（LLMs）如Claude AI整合進放射學，為報告增強、工作流程優化及臨床決策提供了新機會。Claude在生成結構化內容和識別放射學應用方面表現出色，但使用時需謹慎，因其效果依賴於使用者的批判性評估能力。解決與LLMs相關的倫理和實際挑戰，對維持技術與醫療專業人員的自主性至關重要。隨著生成式AI的發展，謹慎實施將有助於最大化臨床利益並降低風險，確保放射學的安全與有效使用。 PubMed DOI

這篇手稿探討了大型語言模型（LLMs）在放射學教育中的重要角色。LLMs能生成類似人類的文本，並已證明能通過醫學考試，提升臨床教育和診斷技能。它們還能簡化文獻回顧和自動化數據分析，提升研究效率。不過，整合LLMs也面臨挑戰，如過度依賴AI、病人隱私的倫理問題，以及可能的偏見。這篇評論來自先進體成像學會（SABI），強調LLMs的應用潛力及其限制，確保在醫療中有效使用。 PubMed DOI

放射科醫師需精準解讀影像和臨床資料，溝通能力也很重要。大型語言模型（LLM）能協助處理大量文字資料，表現專業，即使沒特別訓練也很有用。這篇綜述介紹LLM原理、在放射科的應用潛力，以及實際操作時的建議，像是了解限制、設計提示和微調，幫助醫師更有效運用LLM於臨床工作。 PubMed DOI

大型語言模型像GPT-4和Gemini在乳房影像領域很有潛力，可協助報告撰寫、診斷標準化和整合臨床指引。未來多模態能力也有望提升腫瘤分類等表現。不過，目前仍有幻覺、偏見、知識落差和隱私等挑戰。現階段LLMs只能當輔助工具，無法取代醫師，導入臨床還需嚴謹訓練和監督。 PubMed DOI

大型語言模型在癌症影像領域應用越來越多，像是自動產生報告、分類影像、整合臨床指引，還能幫助病人理解報告。未來有機會協助腫瘤委員會討論、治療管理和預測副作用。不過，目前還有幻覺和表現不穩定等問題，限制臨床應用。 PubMed DOI

大型語言模型在腫瘤醫學有潛力協助臨床決策、資料整理及病患溝通，對醫師和病患都有幫助。不過，也有幻覺、泛化和倫理等問題需注意。LLMs應當作為輔助工具，幫助醫師提升癌症照護品質，而非取代醫師角色。 PubMed DOI

這篇研究系統性回顧了自動醫學放射報告生成的深度學習方法，分析78篇重要文獻，涵蓋資料集、模型、評估指標等，並整理從傳統到大型語言模型的發展趨勢。文中也提出未來研究方向，期望推動AI放射報告生成的標準化與進步。 PubMed DOI