研究指出GPT-4在分析甲狀腺癌超音波報告方面表現優異，但在準確診斷上有限制。透過"Chain of Thought"方法增加可解釋性，強調人工智慧表現差異。GPT-4或許可成為醫療工具，特別是生成診斷報告。提出"ThyroAIGuide"線上平台展現人工智慧潛力，但需進一步研究和醫療專業監控，確保患者安全和護理品質。 PubMed DOI

這項研究比較了GPT-4和經驗豐富的醫生在診斷臨床案例的準確性。對於未發表的挑戰性案例，GPT-4的前六個診斷準確率達61.1%，超過醫生的49.1%。在常見情境中，GPT-4的前三個診斷100%正確，而醫生則為84.3%。這顯示GPT-4在內科表現上至少與經驗醫生相當，甚至更佳，特別是在挑戰性案例中。不過，對常見案例的高準確率可能與這些案例是模型訓練數據的一部分有關。 PubMed DOI

這項研究評估了GPT-4（特別是ChatGPT）在解讀腦腫瘤MRI報告的診斷能力。研究分析了150份術前病患的報告，結果顯示GPT-4的診斷準確率為73%，而神經放射科醫師則為80%。在鑑別診斷方面，GPT-4的準確率高達94%，放射科醫師則介於73%到89%之間。研究結果表明，GPT-4可作為神經放射科醫師的有用第二意見，並能成為一般放射科醫師和住院醫師的指導工具，顯示其在臨床診斷中的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在診斷結腸癌的能力，特別是比較GPT-3.5和GPT-4.0的表現。研究分析了286份腸癌病例，結果顯示GPT-4.0在初診和次診的準確率均高於GPT-3.5，分別為0.972對0.855和0.908對0.617。雖然GPT-4.0在處理病史和實驗室數據上有所改善，但在識別症狀方面仍有挑戰。整體而言，GPT-4.0在臨床輔助診斷中展現出潛力，但仍需進一步研究以克服其限制。 PubMed DOI

這項研究評估了具備視覺能力的AI模型GPT-4V在解讀放射影像的表現，並與放射科醫師及住院醫師進行比較。研究涵蓋72個放射案例，結果顯示GPT-4V的整體準確率為43%。在影像和非影像依賴的案例中，醫師的表現並未顯著優於GPT-4V。特別是，GPT-4V在僅使用文字輸入時的準確率較高（50%），而僅使用影像輸入則為38%。總體來看，GPT-4V的表現與人類相當，且未能提升人類的解讀準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4o和Claude 3-Opus，在超音波影像中分類甲狀腺結節的表現。研究涵蓋112位患者的116個結節，結果顯示ChatGPT-4o的Kappa值為0.116，Claude 3-Opus更低，僅0.034，而初級放射科醫師的Kappa值為0.450，顯示中等協議。ROC曲線方面，ChatGPT-4o的AUC為57.0%，Claude 3-Opus為52.0%，醫師則為72.4%。兩個LLM的不必要活檢率也高，分別為41.4%和43.1%，醫師僅12.1%。這顯示LLMs在醫學影像的診斷準確性仍有限，需謹慎使用。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）如ChatGPT、Gemini和Claude在甲狀腺結節癌症風險評估中的有效性，並與美國甲狀腺協會（ATA）及全國綜合癌症網絡（NCCN）的指導方針進行比較。322名放射科醫生參與評估，結果顯示Claude得分最高，其次是ChatGPT和Gemini。雖然不當回應比率相似，但ChatGPT在準確性上表現最佳。質性反饋指出，ChatGPT清晰且結構良好，Gemini則可及性高但內容淺薄，Claude組織性佳但偶爾偏離主題。總體而言，這些模型在輔助風險評估上有潛力，但仍需臨床監督以確保可靠性。 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GPT-4o在識別ACR TIRADS超音波報告錯誤的有效性及其加速報告生成的能力。分析了福建醫科大學第二附屬醫院的200份甲狀腺超音波報告，結果顯示GPT-4o成功檢測到90%的錯誤，接近資深醫師的93%。在效率上，GPT-4o的審查速度明顯快於醫師，平均只需0.79小時，而醫師則需1.8到3.1小時。研究結果顯示，GPT-4o不僅在錯誤檢測上表現優異，還能顯著提升報告處理效率，對於改善診斷準確性及支持住院醫師非常有幫助。 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