本研究调查了使用 ChatGPT 将放射学报告翻译成简明语言以提高医疗保健的可行性，并将 ChatGPT 与 GPT-4 进行比较，结果发现 GPT-4 可以显著提高翻译的质量。

Mar, 2023

评估 ChatGPT 在门诊指导中提供的回复一致性，包括版本内回复分析和版本间比较，结果表明 ChatGPT-4.0 的内部回复一致性显著高于 ChatGPT-3.5，并且两者的最佳推荐都具有中等一致性。然而，版本间的一致性相对较低，指示两个版本之间几乎没有匹配的推荐。此外，只有 50％的最佳推荐在比较中完全匹配。ChatGPT-3.5 的回复更可能是完整的，相较于 ChatGPT-4.0，这表明两个版本之间存在信息处理和回复生成的可能差异。这些发现提供了关于 AI 辅助门诊运作的见解，同时也促进了对 LLM 在医疗利用中的潜力和限制的探索。未来的研究可能会根据人体工程学和人因原则，精确地根据有效门诊分诊的特定需求，谨慎优化 LLM 和 AI 在医疗系统中的整合。

Apr, 2024

提出一个基于深度学习和 ChatGPT 的决策支持系统来辅助医疗保健机构和病人进行诊断、治疗和管理健康情况。该系统包含三个阶段：数据收集和标注，模型训练和诊断报告生成，可以提高决策能力，降低成本和提高医疗机构的能力，通过大量的实验得出自动诊断通过医疗图像具有良好的性能。

May, 2023

使用 ChatGPT 3.5 和 4 对研究论文进行分析以提高科学文献调查的有效性，选择 “人工智能在乳腺癌治疗中的应用” 作为研究主题，使用 ChatGPT 模型自动识别相关论文、对论文按范围进行组织和确定调查论文的关键信息，结果显示 GPT-4 能以 77.3% 准确率识别研究论文类别，50% 的论文的范围能被 GPT-4 正确识别，且 67% 的模型给出的原因是专家完全同意的。

Mar, 2024

该研究综述了语言模型在医学成像领域中的应用，重点介绍了不同应用，如图像字幕、报告生成、报告分类、查找提取、视觉问答、可解释性诊断等，并探讨了语言模型在医学影像分析中的潜在优点，包括提高临床工作流程效率、降低诊断错误、协助医疗保健专业人员提供及时准确的诊断。

Apr, 2023

chatGPT Code Interpreter (CI) 通过自主开发 ML 模型来预测临床结果并在医学研究和实践中推广广泛应用，从而弥合机器学习开发者和临床实践者之间的知识鸿沟。

Aug, 2023

本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。

Jun, 2023

该论文提出了一个分析框架，利用 ChatGPT 在医疗系统工程领域进行学术评论。通过使用 ChatGPT API 和定制的提示，我们系统地审查了该领域的 9,809 个摘要段落，并将目标领域划分为 11 个主题类别，进行了全面的分析。这项工作探索了利用 ChatGPT 减轻学术评论负担的潜力，并提供了有关医疗系统工程研究动态的宝贵见解。

May, 2024

本研究探讨了大型语言模型，如 OpenAI ChatGPT 在医学成像方面的变革潜力。通过公共数据辅助，这些模型增强了放射科医生的解释技能，提高患者与医生之间的沟通，并简化了临床工作流程。本文提出了一个分析框架，解释了 LLMs 与医学成像利益相关者（包括企业、保险机构、政府、研究机构和医院）之间的复杂相互作用，通过详细分析、实例应用和探讨其广泛影响及未来方向，旨在引发就 AI 助力医疗保健的战略规划和决策的讨论。

Jun, 2023

人工智能和大型语言模型（LLMs）对医学诊断的影响及其潜在未来研究方向和挑战，尤其是在牙科领域。这篇论文还探讨了 AI 在转变牙科诊断以提高患者护理方面的广泛影响和挑战，并提供了有价值的见解。

Jun, 2024