這項研究評估了ChatGPT-4o在放射組學質量評分（RQS）方面的有效性，並與人類專家進行比較。研究納入了52篇2023至2024年發表的文章，結果顯示ChatGPT-4o和專家的中位RQS均為14.5，且無顯著差異。ChatGPT-4o的評分可靠性高，內部信度為0.905，且評估速度遠快於專家（每篇2.9-3.5分鐘對比13.9分鐘）。總結來說，ChatGPT-4o在放射組學研究質量評估上是有效且可靠的，未來可望成為快速自動化的評估工具。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4.0o在放射影像定位品質的有效性，分析了30張不同關節的放射線影像。模型的任務是找出定位錯誤並提出改進建議。放射技術師根據標準對模型的回應進行1到5的評分。結果顯示，模型僅在20%的案例中正確識別所有錯誤，且最常見得分為3，表示至少識別一個錯誤，30%的影像中提供了正確建議。平均得分為2.9，顯示準確性較低，強調了教育背景和臨床經驗在放射學中的重要性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在介入放射學程序潛在併發症資訊的準確性、可靠性和可讀性。兩位經驗豐富的醫師使用5點李克特量表對25個程序的回應進行評分，結果顯示評分一致性高（ICC達0.928）。可讀性評估顯示資訊通常達到大學水平，但可讀性較低。整體而言，ChatGPT-4在提供準確資訊方面表現良好，未出現幻覺，顯示其在病人教育上有潛力，但仍需高健康素養以理解這些資訊。 PubMed DOI

本研究探討ChatGPT-4o在為放射學學生制定符合澳洲醫療輻射實踐委員會（MRPBA）要求的持續專業發展（CPD）計畫的有效性。研究結果顯示，雖然生成的CPD計畫普遍符合監管標準，但評估者之間的評分一致性較高，顯示出一定的變異性，特別是在及時性和完整性方面。結論指出，ChatGPT-4o能減輕CPD計畫的認知負擔，但仍需人類監督以確保計畫的相關性。未來研究應著重提升AI的個性化能力，發掘其在專業教育中的潛力與限制。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在提供放射性藥物外滲資訊的有效性。研究者向ChatGPT提出十五個問題，並進行三次詢問，兩位核醫學醫師和一位物理學家評估其回應的適當性和幫助性。結果顯示，ChatGPT的回應在93%的情況下非常有幫助，且評估者之間的一致性良好。雖然有87%的回應顯示輕微不一致，但大多數回應使用了經過驗證的來源，未發現AI幻覺。然而，回應與官方SNMMI立場存在顯著差異，顯示出對一致性需求的迫切性。 PubMed DOI

這項研究評估了AI語言模型ChatGPT在放射腫瘤學臨床情境中的表現。研究涵蓋12種不同疾病的案例，問題涉及流行病學、分期、臨床管理等領域。經過專業醫師審查後，ChatGPT的總得分為2317分（滿分2730分，得分率84%），在完整性、簡潔性和正確性方面表現良好。特別是在流行病學和癌症生物學上得分高達93%。不過，在治療計畫和臨床管理方面則表現較差，顯示其在處理複雜案例時仍有局限性。 PubMed DOI

這項研究探討介入放射科醫師對 ChatGPT-4 在提供知情同意方面的看法。醫師評估了其準確性、全面性、可讀性、對話語氣和舒適度，結果顯示準確性平均為 4.29，全面性 3.85，可讀性 4.15，對話語氣 4.24，舒適度 3.82。大部分醫師認為輸出內容足夠，但經驗豐富的醫師對評價較低。整體來看，雖然 ChatGPT-4 的內容通常準確且易懂，但在全面性上仍有不足，醫師在使用時需謹慎。 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

這項研究發現，ChatGPT-4和4O在放射腫瘤科的文字型臨床問題上表現不錯，能提供實用建議，但遇到複雜或技術性高的情境就不太可靠。特別是在判讀鼻咽癌MRI影像時，ChatGPT-4O完全無法正確分期。總結來說，ChatGPT適合輔助一般臨床決策，但影像判讀還不行，使用時要特別小心。 PubMed DOI