研究測試了精細調校的大型語言模型（LLM）在分類腦部磁振造影報告的效能。LLM表現高準確、敏感，且處理速度快，比人類放射科醫師更有效。結果顯示LLM在醫學影像分析上有潛力，與專業醫師相當。 PubMed DOI

這項研究探討了多模態大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4o和Claude Sonnet 3.5，如何結合文本與視覺資訊進行醫療診斷。研究在120個臨床案例中進行測試，結果顯示在只有文本的情況下，GPT-4o的準確率為70.8%，遠超醫生的39.5%。當加入圖片時，所有參與者的表現都有提升，尤其是醫生的準確率增幅最明顯。GPT-4o在有圖片的情況下達到84.5%，而醫生則為78.8%。這顯示LLMs在視覺數據處理上仍需加強，以達到人類醫生的表現。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在檢測和修正MRI伪影的表現，並與放射科醫生進行比較。研究分為三個階段： 1. 第一階段中，六個LLMs和五位放射科醫生回答42個文本問題，LLMs表現優於醫生，ChatGPT o1-preview得分最高。 2. 第二階段，放射科醫生評估100張含伪影的MRI影像，醫生的表現明顯優於LLMs，資深醫生準確率高。 3. 第三階段在1.5個月後重新評估，檢查回應一致性。 結果顯示，LLMs在文本任務中表現佳，但在視覺解釋上仍有挑戰，建議作為教育工具或輔助系統使用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT、Llama和Claude，正在改變醫療保健，特別是在放射科。最近，弗賴堡和巴塞爾大學醫院的研究顯示，這些系統能有效整合影像存檔與傳輸系統（PACS）和電子健康紀錄（EHR），提升醫師效率，縮短報告時間，並自動化例行任務。研究結果顯示，LLMs不僅提高了診斷質量，還促進了跨學科合作。未來應著重增強透明度和擴大應用範圍，確保遵守倫理和法律標準。 PubMed DOI

這項研究介紹了Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)，一個大型語言模型，旨在提升醫療診斷推理。研究評估AMIE在生成鑑別診斷的有效性，並與傳統方法比較。二十位臨床醫師針對302個複雜案例進行評估，結果顯示AMIE的準確率達59.1%，遠超過未經協助的醫師33.6%。使用AMIE的醫師準確率為51.7%，也高於僅依賴傳統資源的醫師。這些結果顯示AMIE有潛力提升診斷準確性，並強調在真實環境中進一步評估的必要性。 PubMed DOI

這篇系統性回顧分析30項比較LLM和醫師臨床診斷的研究，發現LLM診斷準確率雖不錯，但多數研究有偏誤，且準確度還不及醫師。不過，若小心運用，未來LLM有望成為醫療智慧助理。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在診斷肝臟局部病灶時，表現大致和資淺放射科醫師差不多，但還是比不上有經驗的醫師。把ChatGPT-4o加入診斷流程，也沒明顯提升醫師的診斷表現。總結來說，目前大型語言模型對診斷這類疾病的幫助有限，準確度還有待加強。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o 和 o1-preview 這兩款大型語言模型在放射科專科考試的表現比人類還要好，特別是在難題和鑑別度高的題目上，推理方式也很接近人類。結果顯示，這些先進模型未來有機會協助醫學考題的設計和標準化。 PubMed DOI

這項研究發現，DeepSeek-R1 AI 能有效協助加護病房住院醫師診斷複雜重症，讓診斷正確率從 27% 提升到 58%，AI 自己的正確率則是 60%。有 AI 幫忙時，住院醫師不只診斷更準確，速度也更快，鑑別診斷品質也提升。整體來說，這類 AI 未來很有機會成為加護病房醫師的重要幫手。 PubMed DOI

單靠大型語言模型（LLMs）做高風險決策有風險，因為它們會出現幻覺和偏誤。這項研究提出結合醫師和LLM的混合系統，分析四萬多個診斷案例後發現，醫師和LLM合作比單獨使用任何一方都更準確，因為他們各有不同的優缺點。這種混合方式能提升醫療診斷的準確率。 PubMed DOI