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亚洲大洋洲放射学通讯
AOSR议员的成就：Evelyn Ho博士和Noriyuki Tomiyama教授了解我们的会员社会-Maca O Hadiology AssociationAOSR议员的成就：Evelyn Ho博士和Noriyuki Tomiyama教授了解我们的会员社会-Maca O Hadiology Association
放射学在早期检测和诊断癌症中的作用。
4。Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线X射线5。Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线X射线6。Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线7.Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线X射线
心脏病学和放射学影像学指南将于 2024 年 10 月 21 日生效 - UnitedHealthcare 社区计划
eviCore 将在使用内部标准政策之前用尽所有传统的 Medicare 政策、NCD 和 LCD。当内部创建的保险政策用于 Medicare 政策、NCD 或 LCD 尚未完全建立的特定情况时，内部标准补充的一般规定将包括当 Medicare 保险政策未解决所审查请求的参保人的具体临床表现时；或者 Medicare 政策中没有包含特定的保险标准，因为该政策提供了广泛的规定，这些规定可能具有指导意义，但不够详细，无法用于确定请求的医疗必要性。此外，当 Medicare 政策中包含允许超出 Medicare 政策中规定的保险范围的声明时，可以使用内部保险政策。
MO HealthNet 放射科和心脏病科程序代码
将导管置于冠状动脉中以进行冠状动脉造影，包括冠状动脉造影术中注射、影像监测和解释；伴随左心导管插入术，包括左心室造影术中注射（如有） 93458 将导管置于冠状动脉中以进行冠状动脉造影，包括冠状动脉造影术中注射、影像监测和解释；伴随左心导管插入术，包括左心室造影术中注射（如有），将导管置于旁路移植物（内乳、游离动脉、静脉移植物）中并进行旁路移植物血管造影 93459 将导管置于冠状动脉中以进行冠状动脉造影，包括冠状动脉造影术中注射、影像监测和解释；伴随右心和左心导管插入术，包括用于左心室造影的术中注射（如有） 93460 将导管置于冠状动脉中以进行冠状动脉造影，包括用于冠状动脉造影的术中注射、影像监测和解释；伴随右心和左心导管插入术，包括用于左心室造影的术中注射（如有），将导管置于旁路移植物（内乳、游离动脉、静脉移植物）中并进行旁路移植物造影 93461
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：
放射学中的人工智能（AI）
人工智能 (AI) 的出现，尤其是大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT 4.0）在医疗保健领域，尤其是在放射学领域具有巨大的潜力。本研究检查了 ChatGPT 4.0（2023 年 7 月 20 日版本）在解决美国神经放射学杂志 (AJNR)“本月病例”诊断测验中的准确性。我们评估了 ChatGPT 4.0 在四周内每周提供患者病史和影像学发现时的诊断准确性，使用了 AJNR“本月病例”门户网站中的 140 个病例（从 2011 年 11 月到 2023 年 7 月）。总体诊断准确率为 57.86%（140 个病例中的 81 个）。诊断性能在脑部、头颈部和脊柱亚组中有所不同，准确率分别为 54.65%、67.65% 和 55.0%。这些发现表明，ChatGPT 4.0 等人工智能模型可以作为放射诊断的有用辅助手段，从而有可能增强患者护理并彻底改变医学教育。
COVID-19 疫苗强制接种：对放射科运营的影响及缓解策略
部门也不例外。在疫情初期，为了减缓疾病传播，由于门诊和非紧急影像学检查被推迟，放射科的影像量急剧下降，收入也随之下降 [1,2]。来自放射科在应对最早一波疫情时的报告和经验分享有助于其他部门做好准备，因为它们描述了影响程度（例如，预计按专科和治疗方式划分的影像量减少情况），并提出了缓解策略以最大程度地减少生产力损失并优化人员配置 [2-4]。随着疫情起起伏伏，影像量最终恢复到疫情前的水平；然而，研究表明，整个医疗系统（包括医生、护士和辅助人员）的焦虑和倦怠感增加，医护人员的压力也显而易见 [5,6]。COVID-19 变种的出现以及新疾病激增的持续威胁加剧了这些影响。
罗德里戈（里克）查韦斯上校 部队健康防护副参谋长 罗德里戈·查韦斯二世上校就读于德克萨斯州中西部州立大学，获得放射学理学学士学位，并被任命为陆军医疗服务队少尉。他曾在军事上担任过以下职务：德克萨斯州萨姆休斯顿堡医疗卓越中心部队健康防护部主任；弗吉尼亚州福尔斯彻奇国防健康总部美国陆军医疗司令部卫生局局长办公室助理副参谋长；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗司令部辐射安全官；德克萨斯州胡德堡第三军副指挥外科医生；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 CBRN 科学分部主任；德国海德堡第 30 医疗旅临床操作官；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 NBC 科学分部副分部MEDDAC 辐射安全官，俄克拉荷马州西尔堡雷诺兹陆军社区医院；卫生行动官，第 47 野战医院，第 47 战斗支援营（临时），俄克拉荷马州西尔堡。他曾部署支援科索沃联合卫士行动；乌兹别克斯坦匕首特遣队、持久自由行动和国际安全部队阿富汗中级联合司令部；伊拉克伊拉克自由行动；夏威夷太平洋司令部友谊行动；联合部队陆地部队司令部；美国艾米诺斯，德克萨斯州萨姆休斯顿堡。查韦斯上校的军事教育包括陆军医疗部军官基础和高级课程、美国陆军指挥参谋学院和美国陆军指挥参谋学院的毕业生。他拥有科罗拉多州立大学环境健康物理学理学硕士学位。他获得的奖章和勋章包括铜星勋章（带有橡树叶簇）、国防功绩服役勋章、功绩服役勋章（带有四个橡树叶簇）、联合服役嘉奖勋章、陆军嘉奖勋章（带有两个橡树叶簇）、联合服役成就勋章、陆军成就勋章（带有四个橡树叶簇）和专家野战医疗徽章。
罗德里戈（里克）查韦斯上校 部队健康防护副参谋长 罗德里戈·查韦斯二世上校就读于德克萨斯州中西部州立大学，获得放射学理学学士学位，并被任命为陆军医疗服务队少尉。他曾在军事上担任过以下职务：德克萨斯州萨姆休斯顿堡医疗卓越中心部队健康防护部主任；弗吉尼亚州福尔斯彻奇国防健康总部美国陆军医疗司令部卫生局局长办公室助理副参谋长；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗司令部辐射安全官；德克萨斯州胡德堡第三军副指挥外科医生；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 CBRN 科学分部主任；德国海德堡第 30 医疗旅临床操作官；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 NBC 科学分部副分部MEDDAC 辐射安全官，俄克拉荷马州西尔堡雷诺兹陆军社区医院；卫生行动官，第 47 野战医院，第 47 战斗支援营（临时），俄克拉荷马州西尔堡。他曾部署支援科索沃联合卫士行动；乌兹别克斯坦匕首特遣队、持久自由行动和国际安全部队阿富汗中级联合司令部；伊拉克伊拉克自由行动；夏威夷太平洋司令部友谊行动；联合部队陆地部队司令部；美国艾米诺斯，德克萨斯州萨姆休斯顿堡。查韦斯上校的军事教育包括陆军医疗部军官基础和高级课程、美国陆军指挥参谋学院和美国陆军指挥参谋学院的毕业生。他拥有科罗拉多州立大学环境健康物理学理学硕士学位。他获得的奖章和勋章包括铜星勋章（带有橡树叶簇）、国防功绩服役勋章、功绩服役勋章（带有四个橡树叶簇）、联合服役嘉奖勋章、陆军嘉奖勋章（带有两个橡树叶簇）、联合服役成就勋章、陆军成就勋章（带有四个橡树叶簇）和专家野战医疗徽章。