研究比較了基於GPT-4的ChatGPT、基於GPT-4V的ChatGPT和放射科醫師在106個案例的肌肉骨骼放射學診斷準確性。結果顯示，基於GPT-4的ChatGPT準確率為43%，優於基於GPT-4V的ChatGPT的8%。放射科醫師的準確率分別為41%和53%。ChatGPT表現接近住院醫師，但不及認證放射科醫師。放射科醫師需了解ChatGPT的診斷表現，強調提供詳細影像描述以提高準確性。 PubMed DOI

這項研究探討了一個基於GPT-4的大型語言模型（LLM）在評估肌肉骨骼MRI掃描請求的有效性，特別針對放射學領域。這個模型結合了來自33項美國放射學會的適當性標準，並在70個虛構案例上測試。結果顯示，優化後的LLM準確率達92.86%，明顯優於基準模型和標準GPT-4，且在處理臨床資訊不足的案例時特別有效。這顯示出其在放射學臨床決策支持中的潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在回答放射治療常見問題時，比GPT-3.5表現更好，但兩者的回答對一般人來說還是太難懂，也有可能出現錯誤資訊。建議在正式用於病人前，還需要加強內容的易讀性和正確性。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4在回答FRCR Part 1放射解剖學題目時，辨認解剖結構的正確率很低（僅4–7.5%），但能正確判斷影像檢查方式。對於影像中有出現但非指定結構的辨識，表現較好（超過五成接近正確），但左右判斷仍有困難（約四成正確）。整體來說，ChatGPT-4目前在放射解剖影像判讀上還有很大進步空間。 PubMed DOI

這項研究比較ChatGPT-4.0和DeepSeek-R1在回答耳鼻喉科手術常見問題的表現。ChatGPT-4.0內容較詳細但有時會漏掉手術細節，DeepSeek-R1則簡潔但細節不足。兩者在複雜手術和長期照護上都不夠完善，目前都還不適合提供個別病人專業建議，AI在這領域還需加強。 PubMed DOI

這項研究發現，結合RAG技術的ChatGPT-4在骨科考題上的表現，正確率約74%，跟骨科醫師差不多，也比沒用RAG的ChatGPT-4和3.5好。RAG還能讓AI引用資料來源，提升可信度，對骨科教學和考試準備很有幫助。 PubMed DOI

這項研究發現，DeepSeek 在用中文回答前列腺癌放射治療問題時，表現明顯優於 ChatGPT，尤其在基礎知識和治療照護方面更突出；但用英文時，兩者差異不大。這顯示選擇語言優化的 AI 模型很重要，但專家審查仍不可或缺。 PubMed DOI

這項研究比較 ChatGPT-4o 和 DeepSeek R1 回答 ACL 手術常見問題的表現。結果顯示，兩者答案都很正確且一致。ChatGPT 的內容較完整，DeepSeek 則更清楚、好讀，對一般人來說較容易理解。整體來說，兩款 AI 都能提供高品質資訊，若能結合兩者優點，將更有助於病人衛教。 PubMed DOI

研究發現，ChatGPT-4.0在判讀肌肉骨骼腫瘤影像時，主要診斷正確率低於人類專家（44%比87%），但若加上次要診斷，差距縮小（71%比94%）。雖然準確度還不及專家，但因為速度快又隨時可用，未來有機會成為放射科的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT在解釋膝關節置換手術及術後照護時，比DeepSeek更準確、讓人更滿意。不論病人還是骨科醫師，都比較推薦ChatGPT。顯示ChatGPT有機會成為病人衛教和減輕手術焦慮的好幫手。未來可再研究AI怎麼融入臨床，對治療結果有什麼影響。 PubMed DOI