研究比較了KARA-CXR和ChatGPT兩種人工智慧技術在閱讀胸部X光片時的表現，結果顯示KARA-CXR準確性較高，且在虛假發現、位置不準確和幻覺方面表現也更好。這研究強調了人工智慧和語言模型在醫學影像領域的潛力，KARA-CXR在胸部X光片診斷上有很大的發展空間。 PubMed DOI

研究評估了ChatGPT-4V在解讀COVID-19、NSCLC和對照組案例的胸部CT掃描的準確性。ChatGPT-4V整體準確率為56.76%，對不同情況的敏感性和特異性有所不同。模型在所有肺葉案例中表現最佳。研究強調了AI模型在放射學中的挑戰和改進領域，呼籲加強模型以提升醫療應用的可靠性。 PubMed DOI

這項研究提出了一個深度學習模型，結合課程學習與ChatGPT，旨在改善胸部X光片中氣胸的檢測。訓練從大型、易識別的氣胸案例開始，逐步加入較小且複雜的案例，以避免性能停滯。數據集包含6,445張匿名放射影像，並在不同地點驗證其普遍適用性。該模型的敏感度和特異度分別達到0.97，曲線下面積（AUC）為0.98，表現媲美許多FDA批准的設備。研究顯示，結構化訓練方法能顯著提升AI模型的檢測表現。 PubMed DOI

這項研究探討了利用自然語言處理（NLP）技術，特別是ChatGPT，來提升放射科報告的產出效率。研究人員分析了1,000條來自MIMIC胸部X光數據庫的記錄，並使用Claude.ai提取關鍵字，再透過ChatGPT生成報告。結果顯示，Bart和XLM模型的報告與醫生撰寫的相似度高達99.3%，而其他模型表現較差。研究強調選擇合適的NLP模型對於提升放射科報告的效率和準確性至關重要。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）在根據放射學轉錄生成鑑別診斷的表現。分析了339個案例，結果顯示GPT-4的準確性較高，正確診斷比例為66.1%，而GPT-3.5為53.7%。雖然GPT-4在準確性和虛構參考文獻方面表現較佳，但兩者在重複性上仍有問題。總體來看，ChatGPT在醫學上可作為有用工具，但使用時需謹慎以避免不準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4.0o在放射影像定位品質的有效性，分析了30張不同關節的放射線影像。模型的任務是找出定位錯誤並提出改進建議。放射技術師根據標準對模型的回應進行1到5的評分。結果顯示，模型僅在20%的案例中正確識別所有錯誤，且最常見得分為3，表示至少識別一個錯誤，30%的影像中提供了正確建議。平均得分為2.9，顯示準確性較低，強調了教育背景和臨床經驗在放射學中的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討了OpenAI的GPT-4進階數據分析（ADA）在分析重症監護病房病人胸部X光片的有效性。研究使用了43,788份病人報告，要求GPT-4進行多種分析，包括繪圖和預測模型。三位具機器學習經驗的科學家評估了GPT-4的輸出，結果顯示其視覺化和統計分析大多準確，但也有錯誤。GPT-4的機器學習模型AUC為0.75，與人類模型相近（0.80），準確率也相似。研究建議大型語言模型可增強放射學數據分析，但仍需注意準確性限制。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在泌尿科醫學影像解讀的有效性，特別是CT和MRI影像。結果顯示，ChatGPT在14%的CT和28%的MRI案例中準確識別首要診斷，雖然無顯著差異，但加入器官指導後，CT影像的準確率提升了18%。整體來看，雖然ChatGPT的初步有效性有限，但在用戶指導下，其表現可顯著改善，顯示AI在臨床應用中的潛力與限制。 PubMed DOI

最近，自然語言處理（NLP）在醫療領域的進展顯著，特別是在數據分析和診斷方面。OpenAI的ChatGPT 4.0被評估在胸部影像診斷的表現，整體準確率達84.9%。它在術語和診斷徵象上表現優異，重症監護和正常解剖的準確率分別為90%和80%。在病理問題上，平均準確率為89.1%，但在某些疾病如肺癌的表現較差。總體來看，ChatGPT 4.0顯示出潛力，但仍需進一步研究以提升其臨床應用的可靠性。 PubMed DOI

本研究評估了兩種人工智慧工具，M4CXR 和 ChatGPT-4o，在解讀胸部 X 光片的診斷能力。研究分析了826張影像，結果顯示M4CXR在準確性和一致性上均優於ChatGPT，診斷準確性分別為60-62%和42-45%。M4CXR在解剖定位的準確性達76-77.5%，而ChatGPT僅36-36.5%。研究強調這些技術的互補潛力，建議結合人工智慧與臨床判斷，以提升病患護理結果。 PubMed DOI