這項研究評估了ChatGPT-3.5在生成乳房超音波報告的BI-RADS分類的有效性，目的是提升醫療診斷的準確性和可解釋性。研究分析了131名患者的報告，並將AI生成的結果與57位醫生的報告進行比較。結果顯示，雖然AI在結構和清晰度上表現良好，但在BI-RADS分類準確性和惡性診斷上仍需改進。研究也探討了「思考鏈」方法，顯示AI在模擬臨床決策過程中的潛力，整體而言，ChatGPT-3.5對乳房超音波評估的診斷結果有助益。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4和ChatGPT-4o在乳腺癌影像報告及BI-RADS分數生成的有效性。研究使用了77張來自radiopaedia.org的影像，包含乳房X光和超音波，並在不同會議中進行評估以避免偏見。結果顯示，兩個模型在BI-RADS評分的準確率為66.2%，在BI-RADS 5案例中表現最佳（ChatGPT-4為84.4%，ChatGPT-4o為88.9%）。不過，它們在BI-RADS 1-3案例中常常給予過高的嚴重性評分，顯示目前大型語言模型在乳腺影像評估上的局限性，需進一步研究才能整合進臨床實踐。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI開發的GPT-4在病理影像分析中的診斷準確性。研究涵蓋16個器官的44張組織病理影像及100張結直腸活檢顯微照片。GPT-4在腫瘤類型和組織來源的整體準確率為0.64，結腸息肉的分類準確率介於0.57到0.75之間。它在區分低級別和高級別不典型增生方面表現良好，準確率達0.88，對腺癌檢測的敏感性也很高。整體來看，GPT-4的表現與病理住院醫師相當，顯示其作為輔助工具的潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，基於ChatGPT的工具在乳房X光片找腫塊的表現還可以，但在判斷乳房密度、腫瘤大小、位置、微鈣化和淋巴結侵犯等細節時，準確度不高。跟放射科醫師的BI-RADS評分一致性也只有普通到中等。總結來說，目前這類AI還不適合用在乳癌篩檢的全面影像分析。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在協助乳房疾病手術規劃時，雖然能給出清楚且結構良好的建議，但在手術細節和風險評估上還不夠完善，且回答內容需要較高的閱讀理解能力。現階段它只能當作輔助工具，無法取代專業醫師，未來還需更多開發和專家驗證才能臨床應用。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT在回答四種常見整形外科手術的病人問題時，表現穩定且清楚，對衛教有幫助。不過，它無法給予個人化建議，建議還是要搭配專業醫師使用。未來可加強個人化功能，並在臨床實際測試。 PubMed DOI

這項研究比較了公開AI模型（如ChatGPT 4o）和自訂模型（Pyolo8）在乳房重建手術後對稱性評估的表現。兩者和專家評分有中到高度一致，ChatGPT在溝通上特別突出。不過，研究團隊認為AI不宜直接與病人互動，避免誤解和情緒問題。總結來說，AI能協助評估，但專業醫師的監督和同理心仍不可取代。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4V在判斷頭頸癌病患CT影像的淋巴結轉移和外侵犯時，雖然敏感度很高（100%），但特異性較低（約34%），容易高估病情，建議過度手術。雖然現階段還不適合直接用於手術規劃，但AI分析速度快、推理能力強，未來仍有成為輔助工具的潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4.0在乳癌治療建議上，只有46%完全符合專家團隊意見，且重複問答一致性僅39%。它在早期乳癌表現較好，但遇到複雜或基因相關情境就明顯不足，常缺乏臨床細節。總結來說，目前ChatGPT在乳癌多專科照護上，準確度和穩定性都有限，使用時要特別小心。 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