這項研究探討大型語言模型（LLMs）與對比增強超聲肝臟影像報告系統（CEUS LI-RADS）結合，對高風險患者診斷小型肝細胞癌（sHCC）的效果。研究涵蓋403名未治療的高風險患者，評估的LLMs包括ChatGPT-4.0等。結果顯示，ChatGPT-4.0在CEUS LI-RADS分類上表現優於其他模型，且在檢測sHCC的敏感性上也優於ChatGPT-4o。整體而言，研究建議ChatGPT-4.0結合CEUS LI-RADS，可能成為診斷sHCC的有效工具。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個大型語言模型（LLMs），ERNIE Bot 和 ChatGPT，在回答肝癌介入放射學問題的有效性，特別是針對經動脈化療栓塞（TACE）和肝動脈灌注化療（HAIC）。共設計38個問題，由10位專業人士評估兩者的回答。結果顯示，ERNIE Bot 在中文環境中表現較佳，而 ChatGPT 在英文環境中更優。研究強調根據語言選擇合適的 LLM 以提供準確的治療資訊，但也指出兩者都需人工審查以確保資訊可靠性。 PubMed DOI

肝脂肪變性（脂肪肝）是嚴重肝臟疾病的前兆，會增加健康風險。這項研究探討大型語言模型（LLMs）在急診影像報告中識別肝脂肪變性的潛力。研究分析了200名成人的CT掃描，使用三種Azure OpenAI模型（ChatGPT 3.5、4和4o）進行檢測。結果顯示，這些模型的準確率高達96.2%至98.8%，且評估者間的可靠性極高。研究認為，LLMs能有效識別影像報告中的異常，對早期疾病介入有重要意義，並簡化電子病歷分析過程。 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

這項研究發現，ChatGPT-4-vision 能用數位肝臟切片影像判讀MASH肝纖維化分期，表現接近專業病理醫師。給予範例影像後，準確率最高達88%，尤其在辨識晚期纖維化（F4）更突出。分期結果也和膠原蛋白測量高度相關，顯示大型語言模型有潛力協助病理診斷。 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，結合多種大型語言模型（如Gemini-GPT）在預測肝細胞癌免疫治療反應上，表現和資深醫師差不多，甚至比資淺醫師更好。不過，模型的敏感度還是比資深醫師低。整體來說，這些AI工具未來有機會協助醫師做臨床決策。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4能用於肝臟超音波影像分析，準確率達76%、敏感度83%，表現接近傳統軟體，但分析速度快40%。雖然診斷準確率還有進步空間，但展現出AI自動化醫學影像分析的潛力。 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

這項研究用88份真實MRI肝臟病灶報告，測試多款大型語言模型的分類能力。結果發現，Claude 3.5 Sonnet準確率最高，勝過GPT-4o等其他模型。雖然LLM有潛力協助醫療診斷，但臨床應用前還需更多驗證，嚴謹測試也很重要。 PubMed DOI