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

人工智慧在處理炎症性腸道疾病的護理方面有進展，可透過影像分析、文本理解和模擬臨床知識。AI能模仿專家的內視鏡評分，自動處理文件記錄和資訊搜尋，甚至產生類似人類的回應。隨著AI進步，可能提供更詳盡的IBD評估，增進影像分析，甚至實現全自動化護理。評論也討論了在IBD護理中應用和公平使用AI的議題。 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

最近，人工智慧（AI）的期待大幅上升，主要因為深度學習的進步。AI 現在在各領域廣泛應用，尤其在醫療上影響顯著。生成式 AI 技術如 ChatGPT 進一步加強了這種影響。許多 AI 應用在醫學上逐漸出現，監管機構也已批准 AI 軟體作為醫療器材。大數據整合促進了數據驅動的研究。不過，儘管 AI 潛力巨大，仍面臨挑戰。本篇評論將探討 AI 在癌症研究中的現狀及未來方向。 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

新療法如免疫檢查點抑制劑和靶向治療，使實體腫瘤的治療變得更複雜。隨著FDA批准速度加快，未來五年可能有更多治療選擇，但高成本卻影響了可及性，擴大了患者間的社會經濟差距。這篇綜述探討基於人工智慧的解決方案，特別是深度學習和大型語言模型在醫學影像和電子健康紀錄中的應用，幫助識別具成本效益的生物標記，並提出整合這些技術進入臨床實踐的步驟。 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）即將徹底改變臨床研究，特別是在胃腸科方面。透過提升研究準備和數據解讀，AI 工具能加速文獻搜尋、簡化數據收集與分析，並協助研究格式化，讓臨床研究更有效率。目前已有多種 AI 應用被開發和測試，未來也會有更多新應用出現。本文將探討 AI 在胃腸科臨床研究中的角色，特別是對藥物發現的影響，以及需要進一步指導的領域，以優化其應用和理解。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI）正在革新癌症研究與治療，特別是在腫瘤學領域。這篇綜述探討了GAI的現況與未來應用，尤其在泌尿系腫瘤方面的角色。GAI透過整合多種數據，提升癌症診斷與影像解讀，並協助臨床決策與治療選擇，還能簡化行政任務與後續護理。儘管GAI在提高診斷準確性上展現潛力，但其不穩定性仍需人類監督與專業指導，以確保有效整合於腫瘤學實務中。 PubMed DOI