病人現在更容易取得影像報告，但常覺得太複雜難懂。研究指出，讓病人更易理解報告有助於治療結果。提出的解決方案包括簡化報告、提供第二份報告和放射科醫師聯絡方式。人工智慧可協助簡化報告，但對病人的應用仍有限。新技術如自然語言處理和大型語言模型有潛力提升病人對報告的理解，但仍需更多研究。 PubMed DOI

研究發現大型語言模型GPT-4對放射科醫師的診斷有幫助，提高了準確性和信心水平。但也可能提供虛假或有害信息，使用時需謹慎並加強保障措施。 PubMed DOI

這篇文章討論了放射科醫師在 AI 驅動醫院中角色的演變，這是因為人口增加和醫療成本上升。像 ChatGPT 這樣的 AI 技術可以提升放射科醫師的效率，但對於複雜的影像程序，專業放射科醫師的意見仍然至關重要。 PubMed DOI

研究評估AI生成的放射學報告在摘要、友善度和建議方面的效果，並檢視報告質量和準確性。分析685份脊椎MRI報告，AI生成報告表現良好，友善度提升，但也發現部分翻譯問題。結論指出，AI助手可提升報告品質、效率，並推動以病患為中心的放射學護理。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療，特別是放射學的發展，正帶來重大變革，提升診斷準確性和病人參與度。大型語言模型（LLMs），如GPT-4，能協助撰寫和總結放射報告，支持鑑別診斷，並建議基於證據的治療方案。本文探討了GPT-4在提升診斷精確度和報告效率的應用，同時也提到實施AI技術所面臨的倫理和隱私挑戰，強調需謹慎監督和遵循法規。最終，這些技術有望改善病人照護和臨床研究。 PubMed DOI

放射科醫師對生成式人工智慧和大型語言模型的看法各有不同，受實踐環境影響。有些醫師認為這些技術能提升診斷準確性、簡化流程及改善病人照護，特別是在影像分析和報告生成方面。然而，也有醫師擔心人工智慧結果的可靠性、工作取代及倫理問題。醫師對這些工具的接受度受訓練程度、對技術的熟悉度及機構支持等因素影響。總之，這些新技術的實施需謹慎考量其優缺點，並強調醫師與開發者之間的合作與教育。 PubMed DOI

這項研究探討了一種免持的放射科報告系統，結合語音轉文字技術與生成式人工智慧，旨在提升效率並減輕醫師負擔。研究比較了傳統報告生成方式與使用GPT-4的自動化過程，分析了100份胸部及肌肉骨骼的報告。主要發現顯示，這個系統能減少報告生成時間38%（p < 0.0001），且報告質量普遍較高，但在某些複雜案例中偶有不準確。結論指出，整合這些技術可改善工作流程，讓醫師能更專注於病人護理，但仍需進一步提升報告的全面性與準確性。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧（AI）在放射學中的重要角色，分析了2018至2024年間的八項研究。隨著醫療診斷技術的快速進步，對於評估AI等新技術的需求也越來越高。研究重點在於AI在解讀放射影像的準確性，並討論其優缺點及未來發展。此外，文章也提到GPT-4在影像分析中的潛在應用。總體來看，AI被視為提升診斷策略和改善醫療服務質量的突破性工具。 PubMed DOI

《21世紀療法法案》要求病人必須立即獲得放射學報告，但這些報告對一般人來說常常太複雜，容易引發焦慮。調查顯示，52.8%的放射科醫師支持病人獲得報告，但只有9.61%認為報告易懂。46.2%的醫師支持使用AI簡化報告，但需經人工審查，若無人工檢查支持度則降至23.1%。總之，雖然病人能獲得報告，但理解上仍有挑戰，AI有潛力協助簡化，但醫師對無監督使用仍持保留態度。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）如Claude AI整合進放射學，為報告增強、工作流程優化及臨床決策提供了新機會。Claude在生成結構化內容和識別放射學應用方面表現出色，但使用時需謹慎，因其效果依賴於使用者的批判性評估能力。解決與LLMs相關的倫理和實際挑戰，對維持技術與醫療專業人員的自主性至關重要。隨著生成式AI的發展，謹慎實施將有助於最大化臨床利益並降低風險，確保放射學的安全與有效使用。 PubMed DOI