這項研究評估了GPT-4和GPT-4o在識別需進一步評估的胸部放射線報告的效果。研究分析了來自NIH的100個案例，結果顯示GPT-4o在敏感性、準確性和陰性預測值上均優於GPT-4，而GPT-4在特異性和陽性預測值上則表現更佳。總體來看，GPT-4o在臨床應用中顯示出良好的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI開發的GPT-4在病理影像分析中的診斷準確性。研究涵蓋16個器官的44張組織病理影像及100張結直腸活檢顯微照片。GPT-4在腫瘤類型和組織來源的整體準確率為0.64，結腸息肉的分類準確率介於0.57到0.75之間。它在區分低級別和高級別不典型增生方面表現良好，準確率達0.88，對腺癌檢測的敏感性也很高。整體來看，GPT-4的表現與病理住院醫師相當，顯示其作為輔助工具的潛力。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT 4.0根據ACR-TI-RADS 2017標準解讀甲狀腺超音波報告的能力，並與醫療專家及一名缺乏經驗的使用者進行比較。結果顯示，ChatGPT在回聲焦點的評估上與專家一致，但在其他標準上則有不一致。缺乏經驗的使用者表現優於ChatGPT，顯示傳統醫學訓練的重要性。結論指出，ChatGPT可作為輔助診斷工具，但無法取代人類專業知識，並建議改善AI算法以增強其臨床實用性。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在根據低劑量電腦斷層掃描（LDCT）報告分配Lung-RADS分數的表現。分析了242份報告，測試了四個模型：ChatGPT-3.5、ChatGPT-4o、Google Gemini和Gemini Advanced。結果顯示，ChatGPT-4o準確率最高，達83.6%，而ChatGPT-3.5為70.1%。反應時間方面，ChatGPT-3.5最快，約4秒。雖然ChatGPT-4o表現優於其他模型，但仍未達到人類放射科醫生的準確性，未來需進一步研究以提升其臨床決策的可靠性。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT在回答有關肺癌手術的常見問題上的能力。專家小組對其十六個回答進行評估，結果顯示所有回答都令人滿意且基於證據，僅有少數需要小幅澄清。使用的語言也易於患者理解。結論是，ChatGPT能有效提供肺癌手術相關資訊，並可作為術前患者教育的有用工具。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4在超音波影像識別甲狀腺結節的表現，並與住院醫師進行比較。分析了1,145張影像，結果顯示GPT-4對惡性結節的正確識別率為58.07%，良性結節為66.86%；而住院醫師則分別為73.89%和74.66%。在統計上，GPT-4的準確性顯著低於醫師，尤其是對小於1公分的結節。總體來看，GPT-4在甲狀腺結節分類上有潛力，但仍需改進。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4和GPT-4o在根據TI-RADS指引識別甲狀腺結節特徵的表現，使用了202張超音波影像。結果顯示，GPT-4在大多數類別中具高特異性但低敏感性，對低風險結節的敏感性僅25%，而高風險結節的敏感性為75%。雖然在識別平滑邊緣方面表現較好，但在其他特徵上則不理想。整體來看，這些模型在臨床應用前仍需改進和驗證。 PubMed DOI

這篇研究發現，GPT-4o-mini和ERNIE-4.0-Turbo-8K在根據放射科報告給肺結節追蹤建議時，準確率都超過九成，表現和專業醫師差不多，錯誤建議也很少。雖然這些AI有潛力協助放射科決策，但實際應用前還是要嚴格驗證和監督，確保病人安全。 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

這項研究發現，GPT-4在判讀胸部CT報告、分類縱膈腫瘤的準確率達73.3%，跟資深放射科醫師差不多。特別是在報告品質較差或診斷淋巴瘤時，GPT-4表現甚至更好。顯示GPT-4未來有機會協助醫師處理較難或資訊不足的病例。 PubMed DOI