這篇文章討論了AI對血液學和腫瘤學的影響，強調了需要了解AI的能力和限制。它介紹了一個共識聲明，概述了AI在這些領域的概念框架，包括技術定義、AI系統分類，以及應用於臨床、研究和教育的可能性。這篇文章旨在引導血液學家和腫瘤學家了解和應用AI，同時為未來發展奠定基礎。 PubMed DOI

近年來，生物學和精準醫學的進步，讓機器學習在腎臟研究中扮演重要角色。應用包括從影像數據中分析腎臟結構，以及利用電子健康記錄預測急性腎損傷或慢性腎病等。儘管機器學習有潛力改革腎臟學，但面對腎臟複雜性、疾病重疊表現、資金有限和認知挑戰，應用進展緩慢。本篇評論旨在介紹機器學習在腎臟研究的應用，並探討相關挑戰和限制，期望鼓勵腎臟研究社群積極採納機器學習，促進對腎臟疾病的理解和患者護理的改善。 PubMed DOI

基因體研究進步快速，高通量测序技術帶來龐大數據，挑戰傳統方法。深度學習在視覺、語音成功，但在基因體學需超越人智。有效深度學習模型需結合任務知識。本文討論不同模型優勢，應用於基因體學，並探討實際開發考量。深度學習在基因體學應用及挑戰，未來研究方向，合作多樣數據、快速迭代是關鍵。 PubMed DOI

腎臟病理學利用深度學習改進研究和診斷，有望革新病理學實踐。深度學習模型應用於預測腎臟疾病進展和診斷疾病，但仍需更多證據和現實測試。深度學習有潛力提升腎臟組織學分析，對腎臟病理學研究和臨床診斷有幫助，未來仍有更多潛力可挖掘。 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

人工智慧和深度學習對心血管醫學的病患護理產生了顯著影響。本文簡要討論了這個領域的一些重要進展，但沒有提供對心血管醫學中所有人工智慧應用的深入評論。 PubMed DOI

深度學習（DL）已成為放射學影像分析的重要工具，傳統上依賴專家標註的數據，但弱監督學習提供了更具可擴展性的選擇。這種方法利用部分標記的數據或可能錯誤的標籤，讓模型在數據不精確的情況下仍能有效訓練。創新應用如從放射學報告中提取弱標籤，能增強深度學習的整合，推動大規模影像分析及新型生物標記的開發，最終改善臨床流程與研究。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，如何應用於血液學實務，並指出其優缺點。透過系統性回顧2022年12月後的研究，分析了10項來自PubMed、Web of Science和Scopus的研究，並使用QUADAS-2工具評估偏差。結果顯示，LLMs在血紅蛋白病的診斷準確率可達76%，顯示其在診斷和教育上的潛力。然而，表現不一致引發對其可靠性的擔憂，且研究範圍和數據集的限制可能影響結果的普遍性。因此，LLMs在臨床應用中仍需進一步測試和監測，以確保準確性和適應性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在技術上有重大進展，對血液學等領域具顛覆潛力。這篇評論回顧了LLMs的演變及其功能，並探討如何在血液學中有效應用。特定領域如診斷準確性、病患溝通及研究流程可從中受益。我們還提出一個框架，確保LLMs工具的安全與倫理發展，強調在提升臨床優勢的同時，降低風險。遵循這些指導方針，能改善血液學結果，並維持倫理標準與病患安全。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在腫瘤學的應用正在改變病人照護的方式。它們能提供個性化的癌症資訊、協助診斷、監測治療進展，並促進後續照護。這些模型的潛在好處包括提高資訊可及性、個性化支持及提升醫療效率。然而，使用過程中也需注意數據隱私、偏見及知情同意等倫理問題。此外，法規方面需建立明確的批准流程、責任界定及持續監測機制，以確保安全與有效性。整體而言，LLMs在腫瘤學的整合需謹慎推進。 PubMed DOI