這項研究評估了人工智慧（AI）系統在解讀數位乳房X光攝影和數位乳房層析攝影（DBT）用於乳房攝影篩檢的表現。結果顯示，獨立運作的AI在數位乳房X光攝影篩檢中表現與放射科醫師相當或更好。AI在DBT中的表現也優於放射科醫師。然而，仍需要進行更多研究來評估AI在DBT解讀中的表現。 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）模擬人類智慧，深度學習是其一部分，利用人工神經網絡。AI在影像分析、語言處理等方面有用，但也引發安全和就業問題。在醫療領域，AI可提高效率，但需安全標準。必須有規範確保負責任使用AI。歐盟的AI法案是處理規範問題的法律框架。結合AI與人類特質是未來醫療進步的關鍵。 PubMed DOI

這篇文章討論了人工智慧在病理學中的應用，特別著重於弱人工智慧和強人工智慧。弱人工智慧在診斷上表現較強人工智慧更佳。同時也提到了利用ChatGPT、Flan-PaLM2和LIMA等技術為病理學家開發AI助手的進展。文章指出了一些關鍵問題，如設備、專家培訓和臨床標準等。 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

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

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

人工智慧（AI）正逐漸融入胸部放射學，展現出在解讀胸部X光片、篩檢肺癌及肺栓塞分流等方面的有效性。未來還有許多應用待探索，如過濾正常X光片和監控讀片錯誤。不過，成功實施AI需要針對性能評估、IT整合及持續監控制定策略。挑戰包括對放射科醫師的教育、管理風險及數據獲取差異。此外，下一代大型語言模型（LLMs）有潛力改變胸部放射學，但仍需進一步研究其可行性。 PubMed DOI