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這項研究評估了ChatGPT-4解讀新診斷前列腺癌患者的^68Ga PSMA PET/CT報告的能力。分析了164份報告,針對癌症擴散提出五個問題。結果顯示,回應的清晰度平均分數在4.93到4.99之間,準確性在4.79到4.96之間。不過,對於有遠端淋巴轉移的患者,準確性較低(4.28),而無遠端淋巴轉移的則為4.94。值得注意的是,8%的回應含有潛在的有害資訊。雖然ChatGPT-4表現不錯,但研究認為它無法取代醫生的評估,因為可能會生成虛假資訊。 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

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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 4.0對經驗較少的放射師特別有幫助,能協助學習和減輕壓力,但對資深放射師來說,進階問題的回答還不夠清楚和精確。整體而言,ChatGPT適合用於放射師教育和臨床輔助,但還需要再優化才能完全滿足專家需求。 PubMed DOI

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