病人現在更容易取得影像報告，但常覺得太複雜難懂。研究指出，讓病人更易理解報告有助於治療結果。提出的解決方案包括簡化報告、提供第二份報告和放射科醫師聯絡方式。人工智慧可協助簡化報告，但對病人的應用仍有限。新技術如自然語言處理和大型語言模型有潛力提升病人對報告的理解，但仍需更多研究。 PubMed DOI

AGI技術如GPT-4和SAM已經在放射腫瘤學領域帶來革新，提升了治療效率和準確性。雖然AGI能提供個人化治療，但人類專業知識仍然不可或缺。本文探討如何有效運用臨床數據，讓AGI更好地增進患者護理品質。 PubMed DOI

研究評估AI生成的放射學報告在摘要、友善度和建議方面的效果，並檢視報告質量和準確性。分析685份脊椎MRI報告，AI生成報告表現良好，友善度提升，但也發現部分翻譯問題。結論指出，AI助手可提升報告品質、效率，並推動以病患為中心的放射學護理。 PubMed DOI

人工智慧是倚賴使用者的工具，在人形機器人中，它能扮演社交對話的角色。決策智能（DI）結合工程、社會科學和決策理論，以加強決策過程。應該把人工智慧當作工具，而非溝通夥伴。它分析各種來源的數據，包括個別病患資訊。ChatGPT接受廣泛的文本訓練，涵蓋生活的多方面。 PubMed DOI

討論了生成式人工智慧在醫學診斷中的應用，包括支援訪談、協助鑑別診斷和強化臨床推理。雖然GAI有助於轉換患者描述為圖像和提供診斷，但也有風險，如產生錯誤資訊。整合GAI與人類決策可提升診斷速度和正確性，未來應該強調結合人類診斷推理，增進而非取代醫療專業知識。 PubMed DOI

人工智慧（AI）如ChatGPT的迅速發展，引起醫療和教育界的關注。雖然AI在日常醫療任務和影像評估上展現潛力，但其依賴的模式識別演算法也帶來挑戰。這篇評論探討AI對醫學教育的影響，特別是在批判性思維和臨床推理的培養上。將比較假設演繹推理與歸納推理，並討論認知偏見對診斷錯誤的影響。透過案例分析，指出AI在醫療中的局限性，並建議未來醫學教育應重視批判性思維與臨床推理。 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

近年來，人工智慧（AI）技術在醫療領域迅速發展，特別是在影像和語音辨識方面。AI將逐漸融入臨床環境，未來可能在病人訪談中扮演重要角色，並協助醫生解讀檢測結果，如心電圖和胸部X光，提供更深入的見解。儘管實際應用仍面臨挑戰，但預期醫生將與AI系統合作，提升心血管疾病的診斷和治療準確性。這篇回顧專注於AI在心臟病學的應用，強調其改善臨床工作流程的潛力，最終使醫療提供者和病人受益。 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