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人工智能在分析胸部 X 光片中 COVID-19 肺炎迹象方面的潜力 Ginneken, B. van 2021，文章/致编辑的信（放射学，299，1，（2021），第 E214-E215 页）
大约一年前，一种新型冠状病毒开始从中国武汉传播。由此引发的疫情在许多方面都是史无前例的，其中之一就是它引发的科学出版物数量。PubMed 已经列出了 70,000 多篇关于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的论文。《放射学》上的第一篇出版物描述了 COVID-19 肺炎的 CT 表现，发表于 2020 年 2 月 6 日。迄今为止，《放射学》已发表了 40 篇关于该主题的原创研究文章。这些研究产生了重大影响：2020 年《放射学》杂志中引用次数最多的 12 篇论文（使用谷歌学术统计的数据）均为有关 COVID-19 的论文，甚至排名第 12 位的文章的引用次数也是 2019 年《放射学》杂志中引用次数最多的文章的两倍。（有趣的是，2019 年引用次数最多的 12 篇《放射学》出版物均涉及人工智能 [AI] 的应用。）
医生对医疗人工智能伦理的要求
5 Bulten, W.、Pinckaers, H.、van Boven, H.、Vink, R.、de Bel, T.、van Ginneken, B.、van Ginneken, B.、van der Laak, J.、Hulsbergen-van de Kaa, C. 和 Litjens, G. (2020 年)。使用活检对前列腺癌进行格里森分级的自动深度学习系统：一项诊断研究。柳叶刀肿瘤学，21（2），233–241。 https://doi.org/10.1016/S1470 -2045(19)30739 -9； Chen, JH 和 Asch, SM (2017)。医学中的机器学习和预测——超越膨胀预期的顶峰。新英格兰医学杂志，376（26），2507–2509。 https://doi.org/10.1056/NEJMp1702071； Bejnordi, BE、Veta, M.、van Diest, PJ、van Ginneken, B.、Karssemeijer, N.、Litjens, G.、van der Laak, J. 和 CAMELYON16 联盟。 (2017)。深度学习算法对乳腺癌女性淋巴结转移检测的诊断评估。 JAMA，318（22），2199-2210。 https://doi.org/10.1001/jama.2017.14585； Erickson, BJ、Korfiatis, P.、Akkus, Z. 和 Kline, TL (2017)。用于医学成像的机器学习。 X 射线照相术，37（2），505–515。 https://doi.org/10.1148/rg.2017160130