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引言尽管人工智能 (AI) 在放射学中的应用被大肆宣传，但与乳腺、肿瘤学或神经影像学等其他专科相比，儿科影像学却被忽视了。1 部分原因可能在于成人医学的工作量相对较大，方便提供大型训练数据集，从而有可能更多地实现常规任务的自动化（例如，癌症筛查应用）。儿科放射学的实践本身就具有挑战性，例如在许多情况下需要采用更“亲自动手/人性化”的方法（例如，透视和超声研究，在检查期间保持儿童冷静），并且由于儿童发育不同阶段的正常发现差异很大，数据的异质性更大。尽管如此，人工智能仍然可以证明对增强儿童影像服务有帮助，特别是考虑到目前放射科劳动力短缺（英国只有 38.5% 的机构可以全天候提供儿科放射科意见）2 和国家经济困难——这可能会导致恶性循环，即工作和培训机会减少，甚至无法获得专家意见。
儿科放射学中的人工智能
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