這項研究評估了ChatGPT-4 Vision在解讀臨床影像（如X光、CT、MRI等）的表現。分析了206個影像研究，結果顯示提供臨床上下文能顯著提高診斷準確率，從8.3%提升至29.1%和63.6%。但在30天和90天後重新評估時，準確率下降多達30%。雖然建議診斷與實際發現匹配率高達92.7%，但GPT-4V仍虛構了258個發現，並錯誤識別了65個案例。總體來看，GPT-4V目前無法可靠解讀放射影像，需進一步改進以確保病人安全。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型在回答放射科考試問題的表現，特別是GPT-4。分析了150道選擇題，結果顯示GPT-4的準確率達83.3%，明顯優於其他模型，如Claude（62%）、Bard（54.7%）、Tongyi Qianwen（70.7%）和Gemini Pro（55.3%）。研究指出，模型表現因問題類型和醫學專科而異，GPT-4在簡單及複雜問題上均表現良好。雖然GPT-4和Tongyi Qianwen在醫學教育上有潛力，但仍需專門訓練數據以提升在放射科的有效性。 PubMed DOI

這項研究探討了GPT-4在放射科報告中檢測和修正錯誤的潛力，特別針對頭部CT掃描。隨著放射科醫師的工作壓力增加，GPT-4在錯誤檢測方面表現優異，解釋性錯誤敏感度達84%，事實性錯誤敏感度達89%。相比之下，人類讀者的表現較差，檢查時間也較長。雖然GPT-4在識別錯誤時有些假陽性，但仍顯示出其在減輕醫師負擔和提升準確度的潛力，值得在臨床實踐中進一步探索。 PubMed DOI

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

這篇文章探討大型語言模型（LLMs），特別是生成預訓練變壓器（GPTs）在醫學和放射學的影響。重點在於優化技術，如提示工程和微調，以提升模型的準確性，讓像GPT-4這樣的模型能適應特定任務。儘管這些模型潛力無窮，文章也指出實施過程中的挑戰，包括複雜性、幻覺、偏見和安全風險等問題。作者希望為放射科醫師提供LLMs的基礎知識和最佳實踐，並探討這些技術在放射學中的應用及其限制。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT、Gemini和Copilot，在乳房影像學問題上的表現。研究中，五位乳房放射科醫生提出九個乳房攝影篩檢問題，並由兩位專家評估LLMs的回答。結果顯示，兩種語言的回答平均分數相似，約在3.6到4分之間。一般問題的回答較準確，但針對特定問題，尤其是密集乳房的定義，回答常常不完整。此外，意大利語的來源引用不夠專業，顯示LLMs在提供醫療資訊上的限制。總體而言，LLMs雖能促進醫療溝通，但在專業領域的準確性仍需加強，強調AI與醫療專業人員合作的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）自動生成CAD-RADS 2.0分數的能力，對於疾病描述和臨床決策非常重要。研究分析了200份心臟CT報告，使用了多種先進的LLMs，包括GPT-3.5、GPT-4o、Mistral 7b、Mixtral 8 × 7b和不同版本的Llama3。結果顯示，GPT-4o和Llama3 70b的準確率最高，分別為93%和92.5%。這些發現顯示，增強上下文學習的模型能有效生成CAD-RADS 2.0分數，提高心臟CT報告的效率與一致性，且開源模型在數據安全上也具優勢。 PubMed DOI

這項研究發現，基於ChatGPT的工具在乳房X光片找腫塊的表現還可以，但在判斷乳房密度、腫瘤大小、位置、微鈣化和淋巴結侵犯等細節時，準確度不高。跟放射科醫師的BI-RADS評分一致性也只有普通到中等。總結來說，目前這類AI還不適合用在乳癌篩檢的全面影像分析。 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

這項回溯性研究發現，ChatGPT-4在解讀乳房超音波報告並用BI-RADS分類結節時，表現比資淺放射科醫師更好，和資深醫師差不多。它預測惡性腫瘤的準確度高（AUC 0.82，準確率80.63%，敏感度90.56%，特異度73.51%）。若把ChatGPT-4納入影像判讀流程，能進一步提升醫師診斷準確率，減少不同醫師間的判讀差異。 PubMed DOI