本研究探討大型語言模型（LLMs）在從放射科報告中提取額外影像檢查建議（RAIs）的有效性。研究回顧了250份報告，確認231份包含RAIs，並使用自然語言處理算法進行分析。結果顯示，GPT-4在提取RAI檢查方式、身體部位和時間框架方面的準確率均優於GPT-3.5，顯示出LLMs在確保影像檢查建議及時完成的潛力，可能有助於減少診斷延遲。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動生成腫瘤影像檢查申請的臨床歷史的應用，資料來自207名接受CT掃描的癌症患者。研究顯示，GPT-4在提取關鍵腫瘤學參數方面表現優異，F1分數達0.983。LLM生成的歷史中，主要診斷、急性症狀及相關手術的出現頻率均高於原始歷史，且差異具統計意義。放射科醫生更偏好LLM生成的歷史，認為其提供更完整的解讀，降低傷害風險。總之，LLM能準確創建全面的腫瘤影像臨床歷史，受到醫生青睞。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是ChatGPT-4和NotebookLM，使用METhodological RadiomICs Score（METRICS）工具來檢視放射組學研究的方法學質量。分析了2024年發表的48篇開放存取文章，結果顯示ChatGPT-4的中位數得分為79.5%，優於NotebookLM（61.6%）和人類專家（69.0%），且差異顯著。雖然LLMs在評估速度上較快，但仍需改進，以便更接近人類專家的評估結果。 PubMed DOI

這項研究評估了四種大型語言模型（LLMs）在使用日本FDG-PET報告中的Lugano分類來分類惡性淋巴瘤階段的效果。研究中，GPT-4o的準確率最高，達75%，顯示出顯著一致性。其他模型如Claude 3.5 Sonnet、Gemma 2 27B和Llama 3 70B的準確率分別為61.3%、58.8%和57.5%。整體來看，GPT-4o在解讀臨床文本方面表現最佳，顯示出LLMs在標準化放射學數據的潛力，雖然即時臨床應用仍有限。 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

這項研究評估大型語言模型（LLMs）自動生成CAD-RADS 2.0分數的能力，對於疾病描述和臨床決策非常重要。研究分析了200份心臟CT報告，使用了多種先進的LLMs，包括GPT-3.5、GPT-4o、Mistral 7b、Mixtral 8 × 7b和不同版本的Llama3。結果顯示，GPT-4o和Llama3 70b的準確率最高，分別為93%和92.5%。這些發現顯示，增強上下文學習的模型能有效生成CAD-RADS 2.0分數，提高心臟CT報告的效率與一致性，且開源模型在數據安全上也具優勢。 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自動產生的膝關節MRI報告，不僅比GPT-4o-mini更準確，還能幾乎完美預測骨關節炎嚴重程度。骨科醫師也認為這些AI報告更好用、審閱更快。整體來說，GPT-4o有機會幫助醫師減少文書工作，提升臨床效率。 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