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）如ChatGPT正在改變放射學研究，簡化研究流程。放射學研究聯盟（RRA）成立工作小組，制定負責任使用LLM的指導方針。LLMs能自動化文獻回顧、生成研究問題、分析數據及撰寫手稿，提升研究效率。不過，對於缺乏人工智慧經驗的人來說，仍有挑戰。本評論提供有效利用LLMs的策略，強調提示工程的重要性，並探討維持科學誠信的倫理考量。結合人類專業與人工智慧，放射學研究人員可推動創新、擴展知識，改善病患照護。 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

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT已經改變了人機互動和語言分析。這些模型基於自然語言處理和機器學習的進步，特別是變壓器模型的引入，能更有效理解上下文。 LLMs的訓練過程分為預訓練和監督式微調，讓模型學習語法和推理能力。然而，它們也有缺陷，常生成聽起來合理但不正確的資訊，可能誤導使用者。因此，在使用LLMs時，特別是在敏感領域如放射學，必須謹慎評估其輸出。 PubMed DOI

ChatGPT這類大型語言模型，能幫助放射科研究人員在研究發想、文獻整理、設計、分析和寫作上更有效率。不過，也要注意錯誤、偏見和隱私等風險。透過像提示工程和模型優化等方法，可以提升使用成效，同時降低潛在風險。 PubMed DOI

放射科醫師需精準解讀影像和臨床資料，溝通能力也很重要。大型語言模型（LLM）能協助處理大量文字資料，表現專業，即使沒特別訓練也很有用。這篇綜述介紹LLM原理、在放射科的應用潛力，以及實際操作時的建議，像是了解限制、設計提示和微調，幫助醫師更有效運用LLM於臨床工作。 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

這篇文章介紹了幾種常見的提示工程技巧，像是 zero-shot、few-shot 和 chain-of-thought，說明它們如何幫助提升 AI 在介入放射學領域的表現。內容也討論資料隱私、法規等挑戰，並展望未來像檢索增強生成、多模態模型等新方向。 PubMed DOI