大型語言模型(如ChatGPT)的出現，透過更好的上下文理解和高效訓練，改變了AI聊天機器人。LLMs在各領域展現人類水準，可提升診斷效率和準確性。然而，仍有限制需克服，本文討論緩解策略和LLMs在多模應用中的潛力，以提升監督設置效率。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT在放射學領域有潛力，但成效需靠即時工程處理。不同提示策略可客製化模型回應，無需額外訓練。少樣本學習和嵌入式技術對提升聊天機器人輸出和透明度至關重要。在放射學等專業任務中，提示工程對LLMs利用至關重要，隨模型演進，零樣本學習等方法愈見重要。 PubMed DOI

這項研究分析了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4 Turbo，在神經放射學的應用，針對30-50%的高誤診率進行探討。透過分析751個案例，研究發現透過提示工程和設定90%的信心閾值，GPT-4 Turbo的診斷準確率從55.1%提升至72.9%。候選診斷的正確率達85.9%，誤診率降至14.1%。雖然這些方法顯著提高了準確性，但也限制了模型的處理案例數量。未來仍需進一步研究，以優化這些策略，確保在臨床應用中的準確性與實用性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變自然語言處理（NLP）領域，為放射科醫師提供提升工作的機會。NLP是人工智慧的一個分支，透過演算法分析文本數據。近期的進展，如注意力機制和變壓器架構，讓像GPT-4和Gemini這樣的模型能生成類似人類的文本，並分析大量資料。 不過，LLMs也有其限制，例如依賴訓練數據的質量，可能會產生不準確的輸出。儘管如此，LLMs在放射學的應用逐漸受到重視，幫助醫師提取有價值的見解，改善工作流程，最終提升病患護理品質。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）已經在科技界帶來重大變革，應用範圍超越自然語言處理，甚至進入放射學等專業領域。這些模型透過大規模數據預訓練，能執行多種任務，且通常不需再微調。隨著技術進步，LLMs 也在解決幻覺、偏見、高訓練成本等挑戰，並開始整合多模態輸入。對於小型本地開源 LLMs 的需求上升，因為它們能針對醫學知識進行微調，提升效率與隱私保護。本文將探討 LLMs 在放射學的現狀與未來發展。 PubMed DOI

近年來，生成式人工智慧（AI）特別是大型語言模型（LLMs）和多模態模型（MM-LLMs）受到廣泛關注。LLMs如ChatGPT和LLaMA，能理解和生成語言，而MM-LLMs則結合文本和圖像，模擬人類認知。這些技術在醫療領域有潛力改善病人護理，透過分析數據和提供診斷建議等方式。放射科醫生需了解LLMs的基本概念，以掌握其在影像領域的應用與挑戰。 PubMed DOI

放射科醫生越來越依賴人工智慧（AI）來提升診斷準確性，但許多人對機器學習（ML）和深度學習（DL）技術不夠熟悉，限制了這些技術的應用。研究評估了大型語言模型（如GPT-4o）作為推薦系統的有效性，幫助醫生理解和應用AI。GPT-4o根據提供的數據特徵，成功推薦了適合的演算法，如U-Net和EfficientNet，顯示出其作為醫生資源的潛力，並有助於縮小AI實施的知識差距。未來應探討如何將這些模型整合進日常工作流程。 PubMed DOI

將大型語言模型（LLMs）應用於醫療保健能顯著提升臨床流程與病人護理，但也面臨準確性、可及性、隱私及法規等挑戰。雖然專有模型如GPT-4和Claude 3受到關注，開源模型如Llama 3和LLaVA-Med對醫療機構和研究人員有獨特優勢，但因不熟悉和基礎設施不足，採用速度較慢。這篇文章提供放射學中實施開源LLMs的教程，包括文本生成、提示工程等實用範例，並比較開源與專有模型的優缺點。 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）在放射學的應用潛力，強調優化互動技術以獲得可靠結果的重要性。主要內容包括： 1. **提示工程**：設計精確的提示能提升LLMs的回應質量，讓其更符合放射學任務需求。 2. **零樣本與少樣本學習**：這些技術讓LLMs在不需大量再訓練的情況下，能適應特定放射學情境。 3. **檢索增強生成（RAG）**：將最新的領域資訊整合進LLMs，幫助生成更準確且具上下文的內容。 文章建議放射科醫生採用這些技術，以提升病患護理和檢查效率。 PubMed DOI