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人工智能在放射学变革中的当前趋势和未来前景 Rezwan Ahmed Mahedi 1*、Hrishik Iqbal 2、Raiyan Azmee 3、Marzan Azmee 4、Fatiha Jakir 5、Mufassir Ahmad Nishan 6、Mohammed Burhan Uddin 7、Sadia Afrin 8
人工智能 (AI) 已迅速改变了包括医学在内的众多行业，放射学将从其功能中受益匪浅。AI 通过利用医疗和牙科实践中常用的数字射线照片的大量数据集来提高诊断准确性、减少错误并改善患者护理。尽管有这些优势，但 AI 对图像采集和放射技师工作流程的影响在放射学文献中仍未得到充分探索。本综述旨在评估 AI 对放射学实践的影响，应对监管挑战，并探索将其整合到放射科医生和放射技师的教育框架中。它强调了 AI 在自动化任务、提高诊断精度和改善临床决策方面的作用。截至 2024 年 12 月，使用 PubMed 和 Google Scholar 进行了系统文献检索，其中包括“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“放射学”和“诊断成像”等术语。分析了 77 篇专注于数字牙科放射学中 AI 应用的同行评审文章和会议论文，以提取有关 AI 方法及其潜在应用的数据。研究结果表明，AI 解决方案可提高复杂成像任务的效率，例如乳房 X 线摄影中的病变识别和分类，以及横断面成像中的实时评估，从而减少重新扫描的需要并提高患者吞吐量。然而，广泛采用面临与伦理和法律问题相关的障碍，包括数据隐私、算法偏见和透明度需求。虽然 AI 在自动化工作流程、提高诊断准确性和优化放射学患者护理方面表现出巨大潜力，但必须解决与人为监督、专业适应和法规遵从性相关的挑战。需要进一步研究以充分了解 AI 对放射学的影响并最大限度地发挥其临床效用。关键词：人工智能 (AI)、放射学、机器学习、诊断成像、医疗实践、深度学习、诊断成像中的 AI 等。
•d tudy的direstor：阿德莱德博士Marzano（电子邮件：a.marzano@napier.ac.uk）•2 nd S Upervisor：Gokula Vasantha博士主题组：工程学
博士学位项目使学生成为跨学科学者，他们可以在技术，人类行为和设计的交汇处应用各种方法论方法。学生将能够通过经验研究在复杂问题的背景下探索技术的使用，并将结果应用于复杂制造系统中创新技术，策略和实践的设计。
Marzano的高收益教学策略
隐藏的面板可折叠的学生可以在正面放置练习问题，问题或图表，并将答案键隐藏在隐藏面板内！第一步 - 取一件8.5 x 11的卡片纸。折叠成十二个正方形。步骤二 - 切成8.5 x 11 cardstock步骤的1/2页的两列条剪切三分 - 将8.5 x 11的卡片纸折成两半。如图所示，在折叠侧进行了2个切割。第四步 - 将条纹编织成大纸的缝隙。第五步 - 隐藏面板将显示在反向侧。将纸弯曲成形成W.折叠后背面的中心拆分中的隐藏面板。学生可以将任何练习问题或图表放在前面，并在隐藏面板内回答。在阅读策略中：“大声思考”
马扎诺的九大有效教学和学习的教学策略
将概念分解为相似和不相似特征的能力使学生能够通过更简单的方式分析复杂问题来理解（并解决）问题。教师可以直接展示相似点和不同点，并进行深入的讨论和探究，也可以简单地要求学生自己识别相似点和不同点。研究表明，虽然教师指导的活动侧重于识别特定项目，但学生指导的活动鼓励变化并拓宽理解。研究还指出，图形形式是表达相似点和不同点的好方法。