研究評估了基於GPT-4結構的Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) 在神經放射學的診斷表現，使用了《美國神經放射學雜誌》中的100個案例。ChatGPT在診斷上達到50%的準確率，不同解剖位置的準確性沒有太大差異，但在大腦中樞神經系腫瘤的案例中，準確性稍微較低。 PubMed DOI

研究使用AI技術，如ChatGPT和few-shot learning，來協助診斷良性和惡性骨腫瘤。分析1366份影像報告後發現，ChatGPT經過few-shot learning後，準確率從0.73提升至0.87，顯示潛力。研究也討論放射科醫師的報告風格對模型表現的影響，並辨識出誤診案例。強調AI需與醫師合作，才能真正應用。這研究奠定未來醫學診斷AI進步基礎，凸顯few-shot learning在專業領域的優勢。 PubMed DOI

研究指出，ChatGPT-4在神經腫瘤學案例中比ChatGPT-3.5表現更好。ChatGPT-4的診斷準確率為85%，治療計劃準確率為75%，明顯高於ChatGPT-3.5的65%和10%。神經外科醫生認為ChatGPT-4準確性較佳，有潛力成為神經腫瘤學的診斷工具。 PubMed DOI

研究比較了基於GPT-4的ChatGPT、基於GPT-4V的ChatGPT和放射科醫師在神經放射學案例的診斷表現。結果顯示，放射科醫師的準確率比ChatGPT高。GPT-4V的ChatGPT表現更差。總結來說，ChatGPT在挑戰性案例的診斷上不如放射科醫師。 PubMed DOI

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GPT-4（特別是ChatGPT）在解讀腦腫瘤MRI報告的診斷能力。研究分析了150份術前病患的報告，結果顯示GPT-4的診斷準確率為73%，而神經放射科醫師則為80%。在鑑別診斷方面，GPT-4的準確率高達94%，放射科醫師則介於73%到89%之間。研究結果表明，GPT-4可作為神經放射科醫師的有用第二意見，並能成為一般放射科醫師和住院醫師的指導工具，顯示其在臨床診斷中的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了先進人工智慧模型在放射學的診斷能力，特別是ChatGPT（3.5和4.0版本）及Google Gemini的表現。分析262道選擇題後，結果顯示ChatGPT 4.0準確率最高，達64.89%，其次是ChatGPT 3.5的62.60%和Google Gemini的55.73%。ChatGPT 4.0在腦部及頭頸部診斷上表現優異，而Google Gemini在頭頸部表現最佳，但其他領域則不佳。研究強調這些AI模型的效能差異，並呼籲進一步改進及評估，以提升其在醫療診斷和教育中的應用，並考量病人照護的倫理問題。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）在根據放射學轉錄生成鑑別診斷的表現。分析了339個案例，結果顯示GPT-4的準確性較高，正確診斷比例為66.1%，而GPT-3.5為53.7%。雖然GPT-4在準確性和虛構參考文獻方面表現較佳，但兩者在重複性上仍有問題。總體來看，ChatGPT在醫學上可作為有用工具，但使用時需謹慎以避免不準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在泌尿科醫學影像解讀的有效性，特別是CT和MRI影像。結果顯示，ChatGPT在14%的CT和28%的MRI案例中準確識別首要診斷，雖然無顯著差異，但加入器官指導後，CT影像的準確率提升了18%。整體來看，雖然ChatGPT的初步有效性有限，但在用戶指導下，其表現可顯著改善，顯示AI在臨床應用中的潛力與限制。 PubMed DOI

最近，自然語言處理（NLP）在醫療領域的進展顯著，特別是在數據分析和診斷方面。OpenAI的ChatGPT 4.0被評估在胸部影像診斷的表現，整體準確率達84.9%。它在術語和診斷徵象上表現優異，重症監護和正常解剖的準確率分別為90%和80%。在病理問題上，平均準確率為89.1%，但在某些疾病如肺癌的表現較差。總體來看，ChatGPT 4.0顯示出潛力，但仍需進一步研究以提升其臨床應用的可靠性。 PubMed DOI