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

這項研究評估了GPT-4o在回答有關軟組織肉瘤的問題時的有效性，並比較了有無使用檢索增強生成（RAG）的方法。研究使用20個臨床情境問題，兩位肉瘤專家評估回答的準確性和安全性。結果顯示，使用RAG的GPT-4o錯誤率從40%降到10%，且90%的相關資訊被正確引用。儘管如此，模型在某些複雜案例中仍有錯誤，顯示在臨床應用中需謹慎，特別是對於罕見疾病，並強調人類專業知識的重要性。 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

這項研究評估了一個基於檢索增強生成（RAG）技術的病人資訊助手（PIA）聊天機器人在提供CT前資訊的可行性與有效性，並與傳統醫生諮詢比較。研究對象為86名預定接受CT的病人，隨機分為PIA組和對照組。 主要發現包括：兩組在資訊清晰度和理解度上相似，但對照組在減輕病人擔憂方面更有效。PIA組的諮詢時間顯著較短。放射科醫生對PIA的評價也很高。總結來說，PIA有效提供CT前資訊並縮短諮詢時間，但醫生在解決病人擔憂方面表現更佳。 PubMed DOI

這項研究探討檢索增強生成（RAG）對大型語言模型（LLMs）在醫學領域的影響，特別針對2024年日本骨科專家考試。研究團隊建立了專門資料庫，評估了GPT-3.5 Turbo、GPT-4o和o1-preview的表現。結果顯示，GPT-3.5 Turbo使用RAG後準確率未見提升，仍為28%；而GPT-4o和o1-preview的準確率分別從62%和67%提升至72%和84%。分析指出，GPT-3.5 Turbo在利用檢索數據上表現不佳，顯示其推理能力不足。總體而言，RAG顯著提升了GPT-4o和o1-preview的表現，特別是o1-preview達到臨床實踐的水準。 PubMed DOI

這項研究探討了基於GPT-4的檢索增強生成（RAG）模型在術前評估中的有效性。研究測試了十個大型語言模型，生成超過3,200個回應，並與近450個人類答案進行比較。結果顯示，使用國際指導的GPT-4 LLM-RAG模型準確率達96.4%，明顯高於人類的86.6%，且反應時間更快、不一致情況較少。這顯示LLM-RAG模型在醫療環境中提升術前評估的潛力。 PubMed DOI

RAG（檢索增強生成）能結合外部資料，讓大型語言模型在醫療領域的回應更精確，像是診斷、臨床決策和資訊擷取都更有幫助。研究發現，RAG在解讀指引、診斷和臨床試驗篩選等表現都比傳統方法好。不過，目前在評估標準、成本和減少AI幻覺上還有待加強，未來還需要持續優化並強化與醫療專業的合作。 PubMed DOI

這篇研究用教科書資料測試RAG系統來回答放射科問題，結果比傳統方法有中度進步。作者也分享遇到的挑戰和改進建議，認為RAG未來有機會成為更聰明的臨床決策輔助工具。 PubMed DOI

這項研究發現，結合RAG技術的ChatGPT-4在骨科考題上的表現，正確率約74%，跟骨科醫師差不多，也比沒用RAG的ChatGPT-4和3.5好。RAG還能讓AI引用資料來源，提升可信度，對骨科教學和考試準備很有幫助。 PubMed DOI

大型語言模型能幫助放射科減輕工作量，但還有像是亂編內容和資訊來源不明的問題。結合RAG技術能提升可靠性，但面對大量或複雜資料時還需改進。本文回顧LLMs最新進展及放射科應用案例，並提出未來研究方向。 PubMed DOI