人工智慧（AI）長期存在，但近年才成為醫療保健重要工具，經批准可應用於臨床。AI可處理影像、做診斷、預測腫瘤生物標誌物。近年AI技術大進步，展現人類水準理解數據。AI將在臨床扮演關鍵角色，尤其在血液學和腫瘤學。醫師需引領這轉變，確保道德和證據基礎。 PubMed DOI

miRNAs是有潛力成為腎臟疾病的生物標誌物，但現有檢測方法不太適合大量檢測。miRNAs可以幫助診斷腎臟疾病，像是糖尿病腎病變、急性腎損傷、IgA腎病和移植後功能延遲。目前正在研發新的檢測方法，可以在尿液、血漿和血清中檢測miRNAs。透過了解miRNA的差異，可以更深入了解疾病機制。應用miRNAs作為標誌物可能有助於改善腎臟疾病的診斷和監測，將其整合至臨床檢測可能提升護理水準，驗證這些標誌物可能帶來新的治療工具和靶點。 PubMed DOI

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

攝護腺癌護理進步很大，人工智慧和大型語言模型（LLMs）發揮關鍵作用。人工智慧在攝護腺癌的檢測、分級、風險評估、治療決策和預後評估上有潛力。整合多模態數據和人工智慧合作是未來癌症護理的重要趨勢。 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

聊天機器人和自然語言處理（NLP）在細胞學和細胞病理學的應用逐漸受到重視。這篇回顧分析了11項相關研究，顯示這些技術能提升診斷準確性、簡化流程，並改善病患參與度。自動化的過程能減少人為錯誤，提高資訊獲取的便利性。然而，為了發揮其潛力，仍需解決數據標準化、AI偏見及臨床驗證等挑戰。此外，倫理和法律問題也需謹慎考量。從其他領域的經驗中學習，將有助於推進這些技術的應用。 PubMed DOI