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

最新的ChatGPT-4生成式人工智慧技術在血液學診斷方面有重要進展，特別在辨識血細胞方面表現優異，尤其在辨識異常細胞時的準確率超過54%。雖然有潛力成為臨床診斷工具，但仍需進一步提升準確性，無法完全取代專業判斷。這項研究強調生成式人工智慧在血液形態學領域的應用價值，為未來研究奠定基礎。 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

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

深度學習在醫學，特別是血液學方面，已取得顯著進展。這篇綜述介紹了深度學習的基本概念、架構及訓練方法，並探討其在血液學的應用，包括分子層面的數據分析、細胞形態學評估及病症診斷。深度學習還能分析臨床數據，提升病患照護。儘管成果令人鼓舞，但仍面臨模型普遍性和可解釋性等挑戰，且在血液學領域的應用速度較慢。 PubMed DOI

近年來，利用人工智慧（AI）進行嬰兒疾病檢測和預測的研究逐漸增多。研究回顧了2018至2022年間的154篇相關文章，顯示研究活動明顯上升，涵蓋十二種ICD-11疾病類別，特別是產前疾病。AI模型主要使用臨床、人口統計和實驗室數據進行訓練，深度神經網絡成為主流方法。研究結果顯示，AI在嬰兒診斷中具潛力，未來大型語言模型的發展預期將進一步推動這一領域的進步。 PubMed DOI

人工智慧（AI）在醫療保健，特別是重症醫療中，顯示出改善病人結果的潛力。本系統性回顧分析了1364篇文章，最終納入24項研究，涵蓋傳統模型、機器學習、深度學習及生成式AI等技術。研究結果顯示，AI能有效預測術後併發症、ICU入院等健康結果。雖然AI在護理領域展現潛力，但研究多樣性使得無法明確評估其有效性，未來需進一步探討AI對護理結果的影響。 PubMed DOI

惡性淋巴瘤是一種多樣化的癌症，特別在老年人中發病率上升。年輕患者常見霍奇金淋巴瘤和伯基特淋巴瘤，而年長者則多見擴散性大B細胞淋巴瘤等。PET/CT影像是評估淋巴瘤的金標準，但解讀複雜，需專家分析，面臨人力資源短缺的挑戰。人工智慧（AI）可改善影像分析、提高效率，並降低放射性藥物劑量。自動分割工具能提升腫瘤量化指標，助於預後和治療決策。儘管仍有挑戰，AI有潛力改善淋巴瘤護理，提升診斷準確性和患者治療結果。 PubMed DOI

這篇評論探討人工智慧（AI）在血管炎診斷和預後預測中的應用。血管炎是一種罕見的炎症性疾病，診斷上常有挑戰。研究分析了2000至2024年間的46篇相關文獻，發現AI在川崎病的診斷準確率高達92.5%敏感度和97.3%特異度，預測模型也顯示良好表現。然而，其他血管炎類型的研究較少，且樣本量小。總體來看，AI能顯著提升血管炎的診斷與預測，但仍需更多數據和驗證以擴大應用。 PubMed DOI