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将人工智能与放射学报告工作流程（RIS 和 PACS）相结合
用于检测特定疾病的放射图像的计算机分析正在迅速兴起，例如检测乳腺病变、脑出血、中风、骨折、主动脉夹层、肺结节等。人工解释会考虑其他信息，例如患者的症状和体征、先前的图像、血液检查和组织病理学报告。放射科医生了解计算机算法的局限性，并经常质疑计算机的解释。考虑到这一点，即使在实施人工智能算法后，放射科医生仍将继续发布针对患者的个性化可操作报告。可操作报告提供初步诊断、潜在的鉴别诊断和下一步治疗建议（通常由当地情况和服务可用性决定）。1
诊断和介入放射学中的人工智能：我们现在在哪里？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
知识图形增强视觉到语言的放射学报告生成的多模型
摘要。当前的自动放射学深度学习模型包括视觉编码器和文本解码器，但通常缺乏产生临床相关，易于阅读和准确的报告所必需的语义深度和上下文理解。由于医学成像的复杂性质以及放射学报告中的专业语言和医学术语，情况更具挑战性。当前深度学习模型中域特定知识的差距强调了将专业放射学专业知识纳入高级语言模型的方法。在这项研究中，我们提出了一个知识图形增强的视觉到语言多模型，用于放射报告生成，以利用现有的医学和放射学知识图。我们探讨了预训练多模型模型的对比学习方法，以学习模态的联合嵌入，包括图像，图形和文本。我们的研究不仅通过证明知识图在增强深度学习模型中的潜力来为语义Web研究的领域做出贡献，还旨在通过以更高的准确性自动化放射学报告过程，从而彻底改变放射学报告过程，从而减少放射学家的工作量并减轻人为错误的风险。
放射科学家在增强诊断准确性和患者护理方面的作用
结论：放射学技术人员在卫生部门非常重要，因为他们将高科技成像工具的作用转化为患者的整体卓越治疗。药剂师的责任包括技术知识和患者护理，团队合作和专业精神，并专注于安全，包括专业精神的各个方面。在一年中，放射科医生将不得不解决并克服的挑战和创新，以实现改善诊断确认和护理结果的目标。通过教育，培训和工作场所支持的赞助，这个职业领域可以利用放射学技术人员在医疗保健环境中的优势。因此，它有助于保持此类专业人员的活跃，因此继续为不断创新的医学成像领域提供巨大的价值。放射技术专家的道路是持续教育，团队合作的道路，以及今天在有才华的练习中寻找晚餐的贡献，这是医疗保健行业改善的重要组成部分。关键字：角色，放射学，技术人员，增强，诊断，准确性和患者护理
放射学人工智能：方法的系统评价和评估 (RAISE)
摘要 目的 目前，人工智能 (AI) 应用于临床放射学的研究已非常丰富。然而，这些研究的设计和质量各不相同，而且缺乏对整个领域的系统评价。本系统评价旨在确定所有使用深度学习进行放射学研究的论文，以调查文献并评估其方法。我们旨在确定文献中正在解决的关键问题，并确定所采用的最有效方法。方法 我们遵循 PRISMA 指南，对 2015 年至 2019 年发表的放射学人工智能研究进行了系统评价。我们发表的方案是前瞻性注册的。结果 我们的搜索产生了 11,083 个结果。审查了 767 篇全文，纳入了 535 篇文章。98% 是回顾性队列研究。纳入的患者中位数为 460。大多数研究涉及 MRI（37%）。神经放射学是最常见的亚专科。88% 的研究使用了监督学习。大多数研究进行了分割任务（39%）。37% 的研究使用最先进的模型进行性能比较。最常用的既定架构是 UNet（14%）。最常用的评估指标的中位性能为 Dice 0.89（范围 .49 – .99）、AUC 0.903（范围 1.00 – 0.61）和准确度 89.4（范围 70.2 – 100）。在 77 项对其结果进行了外部验证并允许直接比较的研究中，外部验证后的性能平均下降了 6%（范围从增加 4% 到下降 44%）。结论 本系统评价调查了 AI 在临床放射学中的重大进展。要点 • 虽然有许多论文报告了使用深度学习在放射学中取得的专家级结果，但大多数论文仅将狭窄范围的技术应用于狭窄的用例选择。• 文献以回顾性队列研究为主，外部验证有限，存在很高的偏见可能性。• 最近出现的 AI 扩展系统报告指南和前瞻性试验注册以及对外部验证和解释的关注表明，AI 的炒作有可能从代码转化为临床。
嵌入开源放射信息系统的通用 AI 助手
摘要。在研究环境或 Kaggle 竞赛中开发的大多数 AI 模型都无法转化为临床应用，因为它们难以验证或嵌入到现实世界的临床实践中。放射学 AI 模型在接近或超越人类表现方面取得了重大进展。然而，由于缺乏健康信息标准、上下文和工作流程差异以及数据标签变化，AI 模型与人类放射科医生的合作仍然是一个尚未探索的挑战。为了克服这些挑战，我们将使用 DICOM 标准 SR 注释的 AI 模型服务集成到开源 LibreHealth 放射学信息系统 (RIS) 中的 OHIF 查看器中。在本文中，我们描述了该平台新颖的人机合作能力，包括少量学习和群体学习方法，以持续重新训练 AI 模型。基于机器学习的概念，我们在 RIS 中开发了一种主动学习策略，以便人类放射科医生可以启用/禁用 AI 注释以及“修复”/重新标记 AI 注释。然后使用这些注释重新训练模型。这有助于在放射科医生用户和用户特定的 AI 模型之间建立合作关系。然后，这些用户特定模型的权重最终在群体学习方法中在多个模型之间共享。我们通过将 AI 模型集成到临床工作流程中来讨论这种组合学习的潜在优势和缺陷。
发现差异：ChatGPT4-Vision 可以改变放射学人工智能吗？
标题：找不同：ChatGPT4-Vision 能否改变放射学人工智能？Brendan S Kelly1-4（通讯作者）、Sophie Duignan2、Prateek Mathur2、Henry Dillon1、Edward H Lee5、Kristen W Yeom5、Pearse Keane6、Aonghus Lawlor2、Ronan P Killeen 1. 附属机构 1. 爱尔兰都柏林圣文森特大学医院 2. 爱尔兰都柏林 UCD 数据分析洞察中心 3. 爱尔兰都柏林威康信托基金 - HRB，爱尔兰临床学术培训 4. 爱尔兰都柏林大学学院医学院 5. 斯坦福大学露西尔帕卡德儿童医院，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 伦敦大学学院人工智能教授 摘要：OpenAI 的旗舰大型语言模型 ChatGPT 现在可以接受图像输入（GPT4V）。“找不同”和“医疗”被认为是新兴应用。医学图像的解释是一个动态过程，而不是静态任务。多发性硬化症的诊断和治疗取决于对放射学变化的识别。我们旨在比较 GPT4V 与训练有素的 U-Net 和 Vision Transformer (ViT) 的零样本性能，以识别 MRI 上的 MS 进展。纳入 170 名患者。随机使用 100 张未见过的配对图像进行测试。U-Net 和 ViT 的准确率均为 94%，而 GPT4V 的准确率仅为 85%。GPT4V 在 6 种情况下给出了过于谨慎的非答案。GPT4V 的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.896、0.915、0.905，而 U-Net 分别为 1.0、0.88 和 0.936，ViT 分别为 0.94、0.94、0.94。与经过训练的模型相比，GPT4V 的出色性能和无代码拖放界面表明，GPT4V 有可能颠覆 AI 放射学研究。然而，错误分类的病例、幻觉和过于谨慎的不回答证实，它尚未准备好用于临床。GPT4V 的广泛可用性和相对较高的错误率凸显了对非专业用户的谨慎和教育的必要性，尤其是那些无法获得专家医疗保健的用户。关键词：计算机视觉、变化检测、ChatGPT、大型语言模型、MRI、多发性硬化症。要点：
新冠肺炎疫情下的放射科住院医师项目管理 - 策略与现实
2019 冠状病毒病 (COVID-19) 是一场全球大流行病，迄今为止，其影响怎么强调也不为过。为了应对这场全球大流行，美国研究生医学教育认证委员会 (ACGME) 为其赞助机构制定了一个新框架；ACGME 的三个阶段分别为第一阶段“一切照旧”、第二阶段“临床需求增加”和第三阶段“大流行紧急状态”(1)(表 1)。美国各地的放射科住院医师项目可能处于这三个阶段中的任何一个，每个阶段对住院医师教育、临床护理和研究都有不同的影响 (2)。本文旨在强调来自不同放射科住院医师项目的住院医师培训和教育在大流行方面的专业知识、经验、适应性和解决方案。我们采用 ACGME COVID-19 大流行阶段作为手稿框架。
使用氧化石墨烯Nan
解决方案，完全消除电子噪声以及光谱图像数据集的稳定可用性。尤其是，新技术在骨结构的象征方面表现出了希望。最近，将PCD-CT插入了临床常规中。这篇综述的目的是结论最近的研究，并展示我们在肌肉骨骼放射学领域使用光子计数检测器技术的第一个经验。我们使用MEDLINE进行了文献搜索，其中包括90篇文章和评论，涵盖了新技术的最新实验和临床经验。在本综述中的结果和结论中，我们重点介绍（1）良好解剖结构的空间分辨率和描述，（2）辐射剂量的减少，（3）电子噪声，（4）金属伪像还原的技术和（5）光谱成像的可能性。本文提供了我们对光子计数检测器技术的首次体验的见解，并显示了实验和临床研究的结果和图像。
人工智能 (AI) 在放射学中的应用：阻碍因素和促进因素
摘要 目的 研究目的是找出荷兰临床放射学中实施人工智能 (AI) 应用的障碍和促进因素。材料和方法使用嵌入式多案例研究，遵循探索性定性研究设计。数据收集包括来自七家荷兰医院的 24 次半结构化访谈。障碍和促进因素的分析以最近发布的医疗机构中新医疗技术的非采用、放弃、扩大、传播和可持续性 (NASSS) 框架为指导。结果 实施的最重要促进因素包括：(i) 荷兰医疗保健系统的成本控制压力，(ii) 对 AI 潜在附加值的高度期望，(iii) 存在全医院创新战略，以及 (iv) 存在“本地冠军”。 “最突出的阻碍因素包括：（i）人工智能应用的技术性能不一致，（ii）非结构化实施流程，（iii）人工智能应用对临床实践的附加值不确定，以及（iv）直接（放射科医生）和间接（转诊临床医生）采用者的接受度和信任度差异很大。 结论 为了使人工智能应用有助于提高临床放射学的质量和效率，实施过程需要以结构化的方式进行，从而提供人工智能应用临床附加值的证据。 要点 • 成功实施人工智能在放射学中需要放射科医生和转诊临床医生之间的合作。 • 当地倡导者的存在有助于人工智能在放射学中的实施。 • 成功实施需要人工智能在放射学中的临床附加值证据。