（大语言模型应用）Radiology| 测试ChatGPT从转录的放射学发现中生成差分诊断的能力与局限性

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                                                                              加利福尼亚大学欧文分校 UCI医疗中心 放射科 、 北加利福尼亚凯撒医疗集团 等单位 2024年在Radiology    (JCR Q1, IF: 12.1) 杂志上发表了 测试ChatGPT从转录的放射学发现中生成差分诊断的能力与局限性 。 测试ChatGPT从转录的放射学发现中生成差分诊断的能力与局限性 摘要 背景： 在医学领域，ChatGPT作为一种潜在有用工具的兴趣日益增长，这突显了对其能力和局限性进行系统评估的必要性。 目的： 评估ChatGPT从转录的放射学发现中产生的差分诊断的准确性、可靠性和重复性。 材料和方法： 从涵盖多种成像方式、亚专科和解剖病理学的放射学教科书系列中选取的病例被转换成标准化的提示，输入到ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4算法；2023年4月3日至6月1日）。通过与教科书中提供的 ………………………………