生成式AI在放射学实践中的整合应用：提升效率与拓展边界的探索

本文探讨了OpenAI开发的生成式AI模型ChatGPT在放射学领域的应用潜力。研究人员通过真实案例测试发现，该工具虽无法直接解析DICOM图像，但在结构化报告撰写（如PI-RADS、憩室炎CT报告）、研究方案设计及Excel数据集高级统计分析（含ROC曲线生成和组间比较）方面表现优异，为放射科医师提供了独特的智能辅助支持。

　　

这篇综述深入探讨了基于GPT架构的生成式人工智能(Generative AI)在放射学(Radiology)领域的创新应用。研究显示，ChatGPT通过无监督预训练(unsupervised pre-training)和强化学习(reinforcement learning)技术，能够像人类专家一样生成专业文本。与通常内置于硬件设备的传统医学影像AI不同，这款工具展现出独特的灵活性——当医学数字成像和通信(DICOM)图像转换为标准格式后，它可辅助进行图像后处理与解读。

令人印象深刻的是，该AI能严格遵循国际规范自动生成结构化报告，例如前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)标准，或憩室炎(diverticulitis)的CT诊断报告模板。在科研支持方面，从设计完整的实验方案到执行高级统计分析都不在话下：既能对Excel数据进行受试者工作特征曲线(ROC curve)分析，又能完成复杂的组间差异比较。这些发现为AI赋能医疗提供了新思路，虽然目前尚不能替代专业影像判读，但已然成为提升放射科工作流程效率的"智能助手"。