研究比較了GPT模型和放射科醫師生成放射學報告的表現，結果顯示GPT-4在準確性上優於GPT-2和GPT-3.5，但仍不及醫師。醫師在印象和鑑別診斷方面表現較佳。GPT-3.5和GPT-4生成的報告可讀性高，但準確性仍需醫師驗證。 PubMed DOI

研究比較四個大型語言模型在簡化放射學報告以提高患者閱讀易懂性的表現。結果顯示，所有模型都成功簡化報告，但在提供背景資料後效果更好。這顯示這些模型在幫助患者理解放射學報告方面有潛力。 PubMed DOI

這項研究開發了一個大型語言模型（LLM），能根據影像生成放射學印象，並評估其專業及語言表現。研究在上海總醫院進行，六位放射科醫生使用該模型並進行修正。LLM在20 GB醫學及一般文本數據上預訓練，並用1.5 GB數據微調，包含800份放射學報告。結果顯示，LLM的中位召回率為0.775，精確度0.84，F1分數0.772，表現良好。專家對其印象評價高，顯示其在放射學檢查中具專業性。 PubMed DOI

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

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在簡化介入放射學（IR）報告的表現，重點在質性和量性指標。GPT-4和Claude-3-Opus在質性評估中表現最佳，錯誤率最低，特別是在內容和信任方面。量性評估顯示，GPT-4在可讀性指標上也優於其他模型。研究強調簡化IR報告對病人理解和臨床決策的重要性，並指出所有模型仍需改進以減少錯誤。 PubMed DOI

這項研究比較了OpenAI的GPT-4與幾個開源大型語言模型在從胸部X光報告中提取相關發現的表現。使用了來自ImaGenome和麻省總醫院的數據集。結果顯示，Llama 2-70B在ImaGenome數據集的微F1分數為0.97，而GPT-4為0.98。在機構數據集中，GPT-4的表現也優於其他模型。研究強調了少樣本提示能提升開源模型在醫療報告標註中的潛力。 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

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在翻譯放射科報告的效果。由於合格翻譯者不足，這對病人護理造成挑戰。研究團隊將100份合成報告翻譯成九種語言，並使用十個LLM進行自動翻譯，結果由18位放射科醫生評估。發現GPT-4的翻譯品質最佳，特別是在英德、英希、英泰和英土語言對上表現突出。雖然LLMs在清晰度和一致性上表現良好，但醫學術語的準確性仍需改進。總體來說，LLMs能有效翻譯放射科報告，但不同模型和語言的表現有所差異。 PubMed DOI

本研究探討大型語言模型（LLMs）在從放射科報告中提取額外影像檢查建議（RAIs）的有效性。研究回顧了250份報告，確認231份包含RAIs，並使用自然語言處理算法進行分析。結果顯示，GPT-4在提取RAI檢查方式、身體部位和時間框架方面的準確率均優於GPT-3.5，顯示出LLMs在確保影像檢查建議及時完成的潛力，可能有助於減少診斷延遲。 PubMed DOI

這項研究評估了九個大型語言模型（LLMs）在總結中國放射科報告中對肺癌的印象表現。研究發現，ERNIE Bot、Tongyi Qianwen 和 Claude 在生成 CT、PET-CT 和超音波報告的印象方面表現最佳。雖然生成的印象通常完整且正確，但在簡潔性和真實性上仍有不足，且與放射科醫生撰寫的印象相比，仍存在顯著差距。整體來看，現有的 LLMs 雖能生成高完整性和正確性的報告，但尚無法完全取代放射科醫生。 PubMed DOI