這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在冠狀動脈疾病（CAD）診斷中的表現，特別是根據CAD-RADS 2.0指引進行比較。結果顯示，ChatGPT 4o的準確率最高，達到100%，接著是ChatGPT 4和Claude 3 Opus，準確率為96.6%。其他模型的準確率也不錯，介於90%到93.3%之間。這些結果顯示LLMs在改善CAD的放射報告和病人照護方面的潛力，並強調進一步研究其視覺診斷能力的重要性。 PubMed DOI

這項研究旨在提升一個開源的大型語言模型（LLM），自動生成來自不同醫院的放射學報告印象，涵蓋CT、超音波和MRI等影像檢查。研究人員使用UCSF醫療中心和Zuckerberg舊金山總醫院的大數據集，透過ROUGE分數評估模型表現。結果顯示，該LLM與專科醫師撰寫的印象有顯著重疊，雖然外部驗證時表現稍降。針對CT胸部檢查的讀者研究顯示，模型生成的印象在臨床和語法準確性上表現良好，顯示其在輔助放射科醫師工作中的潛力。 PubMed DOI

這項研究針對從非結構化的心血管診斷報告中提取數據的挑戰，特別是經胸心臟超音波檢查（TTE）報告。研究人員開發了一個兩步驟的過程，利用Llama2 70b和Llama2 13b模型。首先，Llama2 70b根據3,000份報告生成各種格式的TTE報告；接著，Llama2 13b（HeartDx-LM）微調這些報告以提取臨床數據。結果顯示，HeartDx-LM在多個數據集上表現優異，成功自動化將非結構化報告轉為結構化數據，提升心血管護理並促進研究，並已公開供使用。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT在生成心臟超音波報告及提供臨床建議的效果。研究分為虛構案例和臨床案例兩組，並將LLM的結果與經驗豐富的心臟科醫師進行比較。結果顯示，LLM的平均得分為6.86分，臨床案例的診斷準確性較高，且建議通常適當。LLM在85.7%的案例中生成可接受的報告，誤解率僅5.3%。整體而言，ChatGPT在臨床實踐中顯示出提升工作流程的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了九個大型語言模型（LLMs）在總結中國放射科報告中對肺癌的印象表現。研究發現，ERNIE Bot、Tongyi Qianwen 和 Claude 在生成 CT、PET-CT 和超音波報告的印象方面表現最佳。雖然生成的印象通常完整且正確，但在簡潔性和真實性上仍有不足，且與放射科醫生撰寫的印象相比，仍存在顯著差距。整體來看，現有的 LLMs 雖能生成高完整性和正確性的報告，但尚無法完全取代放射科醫生。 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

這項研究用三種開源AI模型自動摘要病人影像檢查紀錄，經專業醫師評估，發現AI摘要內容準確、實用又好上手。這樣能幫醫師快速掌握重點，省下查閱時間，資訊品質也沒打折，對放射科工作流程很有幫助。 PubMed DOI

本研究提出用大型語言模型（LLM）自動評估AI生成的電子健康紀錄（EHR）摘要，效果和專家評分高度一致，尤其是像GPT-3這類模型。這種方法省時又可靠，有助於確保醫療AI摘要的品質與安全性，適合大規模應用。 PubMed DOI

開源大型語言模型能準確擷取心臟超音波報告的重點資料，像是瓣膜疾病嚴重度和人工瓣膜有無，對建立大規模資料庫和疾病監控很有幫助。經過優化後，像Llama3.0-70B、Qwen2.0這些頂尖模型準確率超過98%，但處理速度較慢。小型模型判斷嚴重度較不準，但辨識人工瓣膜還不錯。主要錯誤來自分心或沒照指示。整體來說，LLMs自動化擷取資料很有潛力，但要兼顧準確和效率。 PubMed DOI

這項研究發現，像GPT-4這類大型語言模型能把放射科醫師的摘要快速轉成完整CT報告，速度比傳統方式快，品質也差不多。雖然大多數錯誤跟模板有關，重大臨床錯誤很少見，但還是建議要有人工審查，確保報告正確無誤。 PubMed DOI