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

乳腺癌是全球女性常見的癌症，而MRI是活檢前重要的非侵入性診斷工具。本研究提出一種新方法，利用BI-RADS系統對乳腺MRI報告進行分類，透過大型語言模型將自由文本轉為結構化格式，並解決缺失的類別資訊。為保護病患資料，使用本地部署的Qwen-Chat模型，並透過專業提示增強模型適應性。結果顯示，這種新方法在各項指標上優於現有技術，並在不同醫院的測試中證實其穩健性。 PubMed DOI

乳腺癌是女性常見的癌症，早期準確診斷對提高存活率至關重要，但現有影像學方法常無法達到預期效果。大型語言模型（LLMs）利用先進技術，能分析大量醫療數據，幫助早期診斷並提供個性化治療策略。不過，LLMs在乳腺癌管理中仍面臨數據敏感性、算法透明度及倫理等挑戰。研究顯示，LLMs能顯著提升診斷效率、臨床信任度及患者教育質量，顯示其在乳腺癌精準醫療中的潛力。 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

這項研究用GPT-4o和Llama3.3等大型語言模型，測試它們在227份人工合成病理報告中辨識和分類癌症的能力。結果顯示，這些AI模型在準確率、敏感度和特異性上都比傳統方法更優秀，有機會讓癌症登記流程更快、更可靠，提升公共衛生和臨床照護品質。 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

Radiomics 透過醫學影像萃取數據，能提升肺癌診斷、治療規劃和預後預測的準確度。結合深度學習後，對腫瘤偵測和分期表現更勝傳統方法。未來若搭配大型語言模型和可解釋 AI，臨床應用將更精準、個人化，有望徹底改變肺癌照護模式。 PubMed DOI

大型語言模型在癌症影像領域應用越來越多，像是自動產生報告、分類影像、整合臨床指引，還能幫助病人理解報告。未來有機會協助腫瘤委員會討論、治療管理和預測副作用。不過，目前還有幻覺和表現不穩定等問題，限制臨床應用。 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