人工智慧（AI）在醫療，特別是放射學的發展，正帶來重大變革，提升診斷準確性和病人參與度。大型語言模型（LLMs），如GPT-4，能協助撰寫和總結放射報告，支持鑑別診斷，並建議基於證據的治療方案。本文探討了GPT-4在提升診斷精確度和報告效率的應用，同時也提到實施AI技術所面臨的倫理和隱私挑戰，強調需謹慎監督和遵循法規。最終，這些技術有望改善病人照護和臨床研究。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正逐漸進入放射學，提升病人旅程的各個階段。系統性文獻回顧顯示，AI技術已在排程、影像獲取及重建等方面發揮作用，能降低CT輻射劑量並縮短MRI獲取時間，同時保持影像品質。AI還能協助檢測骨折或結節，並透過大型語言模型優化報告流程。雖然AI有潛力提升放射學效率和診斷準確性，但成功實施需與現有技術無縫整合，並提供有效性證據。未來，AI可能顯著改變放射科醫師的角色，提升病人護理品質。 PubMed DOI

這篇評論強調了MRI在評估脊椎病變中的重要性，並探討了人工智慧（AI）和機器學習的進展。透過系統性文獻搜尋，找到50篇相關研究，涵蓋影像獲取、處理、分割、診斷及治療規劃等主題。研究顯示，AI能提升脊椎MRI的各方面，雖然技術仍有局限。評論呼籲進行合作研究，以克服普遍性和實施的挑戰，並指出基礎模型和大型語言模型在脊椎MRI中的潛力，建議在臨床環境中進一步評估其有效性及對病人護理的影響。 PubMed DOI

這項研究探討了一種免持的放射科報告系統，結合語音轉文字技術與生成式人工智慧，旨在提升效率並減輕醫師負擔。研究比較了傳統報告生成方式與使用GPT-4的自動化過程，分析了100份胸部及肌肉骨骼的報告。主要發現顯示，這個系統能減少報告生成時間38%（p < 0.0001），且報告質量普遍較高，但在某些複雜案例中偶有不準確。結論指出，整合這些技術可改善工作流程，讓醫師能更專注於病人護理，但仍需進一步提升報告的全面性與準確性。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧（AI）在放射學中的重要角色，分析了2018至2024年間的八項研究。隨著醫療診斷技術的快速進步，對於評估AI等新技術的需求也越來越高。研究重點在於AI在解讀放射影像的準確性，並討論其優缺點及未來發展。此外，文章也提到GPT-4在影像分析中的潛在應用。總體來看，AI被視為提升診斷策略和改善醫療服務質量的突破性工具。 PubMed DOI

醫學影像分析需要放射科醫師的專業知識，但手動報告過程耗時且成本高。為了解決這些問題，研究者提出了多種方法，包括深度學習技術，來協助醫師。系統性文獻回顧顯示，編碼器-解碼器框架是最常用的模型，準確率達92-95%。雖然這些方法展現良好效果，但仍面臨過擬合和數據依賴等挑戰。本文提供了克服這些問題的建議，旨在提升醫學報告生成的準確性與效率，減輕醫師的工作負擔。 PubMed DOI

乳腺癌仍是重要的健康議題，早期檢測能提高存活率。磁共振成像（MRI）因其對侵襲性乳腺癌的高敏感性，成為關鍵工具。電腦輔助檢測（CADe）系統能識別潛在病變，幫助醫生專注於重要區域，並與電腦輔助診斷（CADx）系統整合。 本篇綜述探討CADe系統在乳腺MRI中的現狀，涵蓋傳統方法及機器學習技術的演變。儘管有進展，CADe系統仍面臨假陽性、假陰性率及技術挑戰等問題。未來將專注於開發更穩健的算法，提升臨床應用的可行性。 PubMed DOI

這篇文章全面介紹了大型語言模型（LLMs）的進展及其在放射學的潛在應用。文獻回顧了醫學領域中LLMs的研究，特別關注其在臨床環境中的相關性與限制。文章強調了幾項重要研究，並指出放射科醫師參與LLM技術的重要性。了解各種應用及病人安全、倫理和數據保護的挑戰，對於負責任地將LLMs整合進臨床實踐至關重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正逐漸進入臨床實踐，特別是在乳腺影像檢查如乳房攝影中。雖然AI能透過篩選檢查結果來簡化流程，但許多使用者仍不清楚其具體好處。目前，AI在乳房攝影的診斷品質已達到與放射科醫師相當的水平，但在斷層合成影像的應用較少。大部分AI技術仍在開發中，只有乳房攝影的第二意見應用較成熟。建議使用者在實施前，仔細評估這些AI應用的成熟度及實際效益。 PubMed DOI

這篇回顧整理了102篇AI在研究所醫學教育的應用，主要來自北美，聚焦放射科、外科和急診。AI被用於評量、招募和臨床決策，大家對AI的看法也越來越正面。不過，目前研究還有偏誤和異質性高等問題，未來還需要更多研究來補足不足。 PubMed DOI