Fine-Tuned Large Language Model for Extracting Patients on Pretreatment for Lung Cancer from a Picture Archiving and Communication System Based on Radiological Reports.
基於放射學報告的圖像存檔和通訊系統，用於提取肺癌預處理患者的精細調校大型語言模型。 J Imaging Inform Med 2024-07-02

這項研究比較了一個經過微調的大型語言模型（LLM）與放射科醫師在從放射學報告中識別肺癌預防治療患者方面的表現。LLM在分類患者方面表現出高準確度和敏感度，與放射科醫師相似，但處理時間更快。研究結果表明，LLM能夠有效地及時從醫療記錄中提取相關信息。 PubMed DOI

Can large language models be new supportive tools in coronary computed tomography angiography reporting?
大型語言模型能否成為冠狀動脈電腦斷層血管造影報告的新支援工具？ Clin Imaging 2024-09-05

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

An open-source fine-tuned large language model for radiological impression generation: a multi-reader performance study.
一個開源微調的大型語言模型用於放射學印象生成：多讀者表現研究。 BMC Med Imaging 2024-09-28

這項研究旨在提升一個開源的大型語言模型（LLM），自動生成來自不同醫院的放射學報告印象，涵蓋CT、超音波和MRI等影像檢查。研究人員使用UCSF醫療中心和Zuckerberg舊金山總醫院的大數據集，透過ROUGE分數評估模型表現。結果顯示，該LLM與專科醫師撰寫的印象有顯著重疊，雖然外部驗證時表現稍降。針對CT胸部檢查的讀者研究顯示，模型生成的印象在臨床和語法準確性上表現良好，顯示其在輔助放射科醫師工作中的潛力。 PubMed DOI

GPT-Driven Radiology Report Generation with Fine-Tuned Llama 3.
基於 GPT 的放射科報告生成與微調的 Llama 3。 Bioengineering (Basel) 2024-10-25

深度學習在放射學的應用有助於改善診斷，但臨床接受度仍有挑戰。本研究開發了一個基於Llama 3-8B的語言模型，旨在自動生成MRI和CT報告的結論，以協助放射科醫生並提升效率。使用了15,000份來自克拉約瓦醫藥與藥學大學的報告數據進行訓練，並在NVIDIA RTX 3090 GPU上進行微調。結果顯示，模型在生成結論的準確性上表現良好，並獲得放射科醫生的正面評價。未來需解決數據偏見及臨床整合等問題。 PubMed DOI

A Comparative Evaluation of Large Language Model Utility in Neuroimaging Clinical Decision Support.
大型語言模型在神經影像臨床決策支持中的效用比較評估。 J Imaging Inform Med 2024-11-07

這項研究評估了八種公開的大型語言模型（LLMs）在24個神經放射學臨床情境中提供影像建議的表現。評估模型包括GPT-4、ChatGPT、Bard、Bing Chat、Llama 2等。結果顯示，GPT-4表現最佳，提供23個最佳建議，其次是ChatGPT有20個，而Llama 2僅有5個最佳建議。這項研究強調了大型語言模型在臨床影像利用上的潛力，並探討了評估其表現的挑戰，具有重要意義。 PubMed DOI

MRI spine request form enhancement and auto protocoling using a secure institutional large language model.
使用安全機構大型語言模型的MRI脊椎請求表單增強與自動協議設定。 Spine J 2024-11-13

這項研究評估了一個安全的機構大型語言模型（LLM）在增強MRI脊椎檢查申請表及自動協議方面的效果。研究分析了218名患者的250份申請表，結果顯示LLM增強的申請表在臨床資訊充分性上達93.6-96.0%，遠高於臨床醫師的46.8-58.8%。LLM在78.4%的案例中提供正確的MRI協議建議，雖然低於放射科醫師的準確率，但在識別脊椎器械方面表現優異，準確率達95.1%。總體而言，LLM顯著提升了MRI申請表的質量，顯示出優化放射科醫師工作流程的潛力。 PubMed DOI

Large language models as an academic resource for radiologists stepping into artificial intelligence research.
大型語言模型作為放射科醫生進入人工智慧研究的學術資源。 Curr Probl Diagn Radiol 2024-12-13

放射科醫生越來越依賴人工智慧（AI）來提升診斷準確性，但許多人對機器學習（ML）和深度學習（DL）技術不夠熟悉，限制了這些技術的應用。研究評估了大型語言模型（如GPT-4o）作為推薦系統的有效性，幫助醫生理解和應用AI。GPT-4o根據提供的數據特徵，成功推薦了適合的演算法，如U-Net和EfficientNet，顯示出其作為醫生資源的潛力，並有助於縮小AI實施的知識差距。未來應探討如何將這些模型整合進日常工作流程。 PubMed DOI

Leveraging Large Language Models to Generate Clinical Histories for Oncologic Imaging Requisitions.
利用大型語言模型生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史。 Radiology 2025-02-04

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

Large Language Models-Supported Thrombectomy Decision-Making in Acute Ischemic Stroke Based on Radiology Reports: Feasibility Qualitative Study.
基於放射學報告的大型語言模型支持急性缺血性中風血栓切除決策：可行性質性研究。 J Med Internet Res 2025-02-13

這項研究探討了大型語言模型（LLMs）在急性缺血性中風（AIS）病例中的應用，特別是機械性血栓切除術（MT）的適應性。研究分析了100名AIS患者的數據，LLM根據放射學報告、神經症狀、發病資訊和患者年齡進行判斷。結果顯示，該AI模型的整體準確率達88%，特異性96%，敏感性80%，曲線下面積為0.92，顯示出LLMs在整合醫療數據方面的潛力，並鼓勵進一步探索其在臨床的應用。 PubMed DOI

[Integration of large language models into the clinic : Revolution in analysing and processing patient data to increase efficiency and quality in radiology].
大型語言模型在臨床中的整合：革命性地分析和處理患者數據，以提高放射學的效率和質量。 Radiologie (Heidelb) 2025-03-12

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

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