近年來，腫瘤成為全球健康的重要議題，腫瘤微環境（TME）在腫瘤細胞的行為中扮演關鍵角色，包括其產生、發展、轉移和消除。隨著大型語言模型等先進人工智慧（AI）演算法的出現，醫學研究進展迅速。這篇綜述探討AI在腫瘤代謝研究中的應用，特別是腫瘤細胞與正常細胞之間的表達差異，並透過代謝組學和TME互動的視角分析這些差異，提供對腫瘤潛在病理機制的深入見解。 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

這項可行性研究探討了人工智慧（AI）在婦科腫瘤學決策中的潛力，分析了五個虛構的婦科癌症案例。不同經驗的醫生與AI語言模型（如Chat-GPT 4.0、Google Gemini和Bing-Copilot）共同評估這些案例。研究發現，AI能有效提供治療建議，且與醫生的評估高度一致，特別是Chat-GPT在建議的清晰度上表現優異。然而，在複雜案例中，仍需人類的解釋。研究建議進一步探索AI在真實病人數據中的應用，並發展混合決策模型，以提升AI在臨床實踐中的整合性。 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

前列腺癌是男性癌症死亡的主要原因，因此準確診斷非常重要。多參數磁共振影像（mpMRI）因其高解析度成為關鍵診斷工具，但主觀解讀和讀者之間的變異性仍是挑戰。最近，人工智慧（AI）被視為增強mpMRI診斷能力的有力方法，透過自動化影像分析來改善檢測和風險分層。儘管AI模型展現潛力，但臨床應用仍需更多驗證研究。未來，結合影像與臨床數據的多模態方法，將在個性化診斷和治療中扮演重要角色。 PubMed DOI

人工智慧（AI）正在改變醫療，特別是在外科手術方面，尤其是腹股溝疝手術。這篇回顧探討了過去20年AI的演變，強調機器學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人技術的應用。這些技術不僅改善了手術結果，還提升了病人護理。機器學習幫助開發預測模型，自然語言處理增進人機互動，計算機視覺協助手術視野，而機器人技術則提升了微創手術的精確度。這些發展顯示AI在未來的潛力與挑戰。 PubMed DOI

這篇評論探討了人工智慧（AI）在臨床試驗，特別是炎症性腸病（IBD）中的潛力。AI能標準化疾病評分，提升評估準確性，並自動化繁瑣的研究任務。影像分析的進展讓AI在內視鏡檢查和組織學上能與專家相媲美，提供更快、更準確的結果。此外，AI還能更精確地量化疾病特徵。大型語言模型和生成式AI也在簡化從電子健康紀錄中提取數據的過程，改善患者預後預測。這篇評論將探討目前的AI工具及其在IBD臨床試驗中的未來機會。 PubMed DOI

Radiomics 透過醫學影像萃取數據，能提升肺癌診斷、治療規劃和預後預測的準確度。結合深度學習後，對腫瘤偵測和分期表現更勝傳統方法。未來若搭配大型語言模型和可解釋 AI，臨床應用將更精準、個人化，有望徹底改變肺癌照護模式。 PubMed DOI