近年來，深度學習和機器學習技術在醫療保健領域廣泛應用，尤其在癌症生物學領域。本文探討了人工智慧在腫瘤學中的應用，包括檢測、預後和治療管理等議題。同時討論了在臨床實踐中使用ChatGPT和組學數據的人工智慧應用。文章也提到了精準腫瘤學中人工智慧面臨的挑戰和限制，並提供了克服這些問題的建議。 PubMed DOI

研究利用人工智慧和機器學習改進乳癌診斷和醫療記錄，提高效率和準確性。運用支持向量機、K-最近鄰算法和模糊邏輯等演算法，模糊邏輯處理不確定數據表現更準確。深度學習提升預測精確度，人工智慧簡化病史收集。重視倫理和數據隱私，GPT-3.5自動生成病人報告。這研究展示更準確的疾病預測和簡化醫療史收集，有助改善醫療評估和病人照護。机器學習、深度學習和人工智慧在各領域，尤其是醫療保健，有廣泛應用前景。 PubMed DOI

人工智慧（AI）進步帶來大型語言模型，可應用於腫瘤學，支援臨床、教育和癌症研究。然而，應用前需解決問責、數據準確性和保護等問題。AI技術進步將引發道德和實際困境，需持續評估。本文探討大型語言模型在腫瘤學的應用潛力及相關挑戰。 PubMed DOI

證據在癌症治療中至關重要，AI可協助收集和分析真實世界數據，提供更好的治療方案。然而，AI整合到臨床護理仍需克服計算、泛化、可解釋性和可靠性等挑戰。 PubMed DOI

癌症是一種複雜的疾病，對全球健康造成重大挑戰。儘管科技進步，早期診斷和有效治療仍然困難。大型數據集的出現讓生物資訊工具有了新機會，人工智慧（AI）逐漸成為重要工具，機器學習技術在預測和診斷上展現潛力。不過，AI在臨床應用中仍面臨挑戰，尤其是報告指導方針的使用不足，影響研究的可重複性。本文探討AI在癌症研究中的應用，分析其優缺點及未來影響。 PubMed DOI

這項研究介紹了iLLMAC，一個經過指令調整的大型語言模型，專注於利用游離DNA（cfDNA）進行癌症檢測。iLLMAC在1,135名癌症患者和1,106名對照組的血漿cfDNA數據上訓練，癌症診斷的AUROC達0.866，肝細胞癌（HCC）檢測則達0.924。隨著末端動機數量增加，性能提升，使用64個末端動機時，癌症診斷AUROC達0.886，HCC檢測AUROC達0.956。外部測試中，iLLMAC仍表現優異，顯示出基於LLM的指令調整在cfDNA癌症檢測中的潛力。 PubMed DOI

這篇文章探討深度學習如何徹底改變癌症診斷，從傳統的影像分析轉向更以病人為中心的方法。強調神經網絡在生物醫學研究中的進步，及其對醫學影像和多模態數據整合的影響。文章建議應該開發專門的人工智慧系統來處理複雜的臨床任務，特別是透過大型語言模型來整合各種數據，提升癌症診斷的準確性與效率，最終改善病人的治療結果。 PubMed DOI

近年來，腫瘤成為全球健康的重要議題，腫瘤微環境（TME）在腫瘤細胞的行為中扮演關鍵角色，包括其產生、發展、轉移和消除。隨著大型語言模型等先進人工智慧（AI）演算法的出現，醫學研究進展迅速。這篇綜述探討AI在腫瘤代謝研究中的應用，特別是腫瘤細胞與正常細胞之間的表達差異，並透過代謝組學和TME互動的視角分析這些差異，提供對腫瘤潛在病理機制的深入見解。 PubMed DOI

新療法如免疫檢查點抑制劑和靶向治療，使實體腫瘤的治療變得更複雜。隨著FDA批准速度加快，未來五年可能有更多治療選擇，但高成本卻影響了可及性，擴大了患者間的社會經濟差距。這篇綜述探討基於人工智慧的解決方案，特別是深度學習和大型語言模型在醫學影像和電子健康紀錄中的應用，幫助識別具成本效益的生物標記，並提出整合這些技術進入臨床實踐的步驟。 PubMed DOI

人工智慧（AI）技術的迅速發展，特別是在深度學習和神經網絡方面，對腸胃道腫瘤的研究影響深遠。這些腫瘤複雜且多樣，讓早期檢測和個性化治療變得困難。AI能提高腫瘤篩檢的準確性和敏感性，協助識別生物標記、預測治療反應，並設計個性化治療計畫，最終改善病人治療效果。此外，AI與多組學分析及影像技術的結合，推進了腫瘤微環境的研究，並增強了醫學影像分析的能力。 PubMed DOI