放射學正處於人工智慧技術革命邊緣，雲端技術提供了解決方案，具有經濟效益。然而，整合雲端技術有挑戰，需考慮架構、定價、安全性、使用者培訓等。了解雲端環境對放射學未來至關重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療，特別是放射學的發展，正帶來重大變革，提升診斷準確性和病人參與度。大型語言模型（LLMs），如GPT-4，能協助撰寫和總結放射報告，支持鑑別診斷，並建議基於證據的治療方案。本文探討了GPT-4在提升診斷精確度和報告效率的應用，同時也提到實施AI技術所面臨的倫理和隱私挑戰，強調需謹慎監督和遵循法規。最終，這些技術有望改善病人照護和臨床研究。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正逐漸進入放射學，提升病人旅程的各個階段。系統性文獻回顧顯示，AI技術已在排程、影像獲取及重建等方面發揮作用，能降低CT輻射劑量並縮短MRI獲取時間，同時保持影像品質。AI還能協助檢測骨折或結節，並透過大型語言模型優化報告流程。雖然AI有潛力提升放射學效率和診斷準確性，但成功實施需與現有技術無縫整合，並提供有效性證據。未來，AI可能顯著改變放射科醫師的角色，提升病人護理品質。 PubMed DOI

這項研究於2024年初對歐洲放射學會成員進行線上調查，評估他們對人工智慧（AI）在放射學應用的看法。572名成員參與，結果顯示： - 受訪者認為AI將在乳腺和腫瘤影像學中產生重大影響，特別是在CT和MRI檢測無症狀異常方面。 - 約一半的受訪者不擔心AI會影響就業機會。 - 48%的人認為患者不會接受僅由AI生成的報告。 - 45%承認AI輸出影響臨床決策的責任。 整體來看，ESR成員對AI技術相當熟悉，並認識到其潛在好處與挑戰。 PubMed DOI

這項研究探討南非放射學學生如何在學習和評估中運用人工智慧（AI）。透過焦點小組訪談，研究發現三個主要主題：首先，學生對AI的理解和看法；其次，他們在理論和臨床學習中使用AI的經驗及面臨的挑戰，如對可靠性和倫理的擔憂；最後，強調在教育中融入AI的必要性，包括負責任使用AI的教育。參與者認為AI能提升學術表現和臨床學習，但對AI生成資訊的可信度仍有疑慮。研究建議將AI納入課程，以改善醫學影像和放射科學的教育。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧（AI）在放射學中的重要角色，分析了2018至2024年間的八項研究。隨著醫療診斷技術的快速進步，對於評估AI等新技術的需求也越來越高。研究重點在於AI在解讀放射影像的準確性，並討論其優缺點及未來發展。此外，文章也提到GPT-4在影像分析中的潛在應用。總體來看，AI被視為提升診斷策略和改善醫療服務質量的突破性工具。 PubMed DOI

這篇文章全面介紹了大型語言模型（LLMs）的進展及其在放射學的潛在應用。文獻回顧了醫學領域中LLMs的研究，特別關注其在臨床環境中的相關性與限制。文章強調了幾項重要研究，並指出放射科醫師參與LLM技術的重要性。了解各種應用及病人安全、倫理和數據保護的挑戰，對於負責任地將LLMs整合進臨床實踐至關重要。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正逐漸進入臨床實踐，特別是在乳腺影像檢查如乳房攝影中。雖然AI能透過篩選檢查結果來簡化流程，但許多使用者仍不清楚其具體好處。目前，AI在乳房攝影的診斷品質已達到與放射科醫師相當的水平，但在斷層合成影像的應用較少。大部分AI技術仍在開發中，只有乳房攝影的第二意見應用較成熟。建議使用者在實施前，仔細評估這些AI應用的成熟度及實際效益。 PubMed DOI

核醫學在人工智慧（AI）的整合下已取得顯著進展，提升了診斷、預後、影像品質和治療效果。早期AI主要透過機器學習提高疾病分類和預測準確性，最近深度學習的進展則改善了影像診斷和個人化治療。不過，數據稀缺、異質性和倫理問題仍是挑戰。透過跨學科合作克服這些問題，將有助於AI在核醫學的更廣泛應用，進而改善病人護理和治療結果。 PubMed DOI

惡性淋巴瘤是一種多樣化的癌症，特別在老年人中發病率上升。年輕患者常見霍奇金淋巴瘤和伯基特淋巴瘤，而年長者則多見擴散性大B細胞淋巴瘤等。PET/CT影像是評估淋巴瘤的金標準，但解讀複雜，需專家分析，面臨人力資源短缺的挑戰。人工智慧（AI）可改善影像分析、提高效率，並降低放射性藥物劑量。自動分割工具能提升腫瘤量化指標，助於預後和治療決策。儘管仍有挑戰，AI有潛力改善淋巴瘤護理，提升診斷準確性和患者治療結果。 PubMed DOI