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

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

最近的「-omics」技術進展讓我們對心血管疾病有了更深入的了解，並催生了「數位組學」這一新概念，結合了多種數據來源，如生理數據和可穿戴設備的生物識別數據。人工智慧和機器學習在這裡扮演關鍵角色，特別是在數位心音圖和AI文本生成器的應用上。這些技術能客觀分析心音，並在醫學知識評估中表現優異。儘管面臨挑戰，如保持知識的更新和確保輸出可靠性，但隨著技術的進步，未來在精準心血管醫學上有望取得顯著成效。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT，已經徹底改變了學術界的科學寫作與研究，提供了全方位的支援。生成式人工智慧（GAI）工具在假設形成、方法設計、數據分析到手稿準備等各階段都有所改善。這篇評論專注於LLMs在血液學研究中的應用，特別提到提示工程和檢索增強生成（RAG）框架等技術。這些技術能幫助研究人員創造更準確的內容，並降低錯誤資訊的風險。儘管GAI工具提升了研究質量，但也強調了科學誠信、倫理考量及隱私保護的重要性。 PubMed DOI

急性前髓細胞白血病（APL）是一種急性髓性白血病，因染色體易位導致PML::RARA基因融合，若不治療會有高死亡風險。快速診斷對於APL至關重要，螢光原位雜交（FISH）和聚合酶鏈反應（PCR）是常用技術。近期人工智慧（AI）技術的進展，特別是機器學習（ML）和深度學習（DL），在APL的診斷和管理上顯示出良好潛力。文獻分析顯示，這些AI模型在靈敏度、特異性和準確性上表現優異，未來有望成為評估APL的重要工具。 PubMed DOI