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回顾性大规模评估人工智能系统作为乳腺癌筛查中独立阅读器进行双重阅读的效果
所有分析均针对来自七个欧洲站点的连续十年历史匿名病例队列进行，这些站点代表四个中心：三个来自英国，一个来自匈牙利 (HU)，时间为 2009 年至 2019 年。这三个英国中心包括利兹教学医院 NHS 信托 (LTHT)、诺丁汉大学医院 NHS 信托 (NUH) 和联合林肯郡医院 NHS 信托 (ULH)。所有站点均参与由英国公共卫生部 (PHE) 监督的英国 NHSBSP，并遵守三年的筛查间隔，邀请 50 至 70 岁之间的女性参加。还包括一小部分符合英国年龄延长试验 (Age X) 资格的 47 至 49 岁和 71 至 73 岁之间的女性 (25)。匈牙利 MaMMa Klinika (MK) 中心涉及四个站点和相应的移动筛查单位，这些站点遵循两年的筛查间隔，并邀请 45 至 65 岁的女性参加。在所有站点中，还包括区域筛查计划年龄范围之外的女性，她们选择按照护理标准（机会性筛查）参与。研究人群代表了各自国家的筛查人群。筛查病例来自每个站点的主要乳房 X 线摄影硬件供应商：Hologic（位于 LTHT）、GE Healthcare（NUH）、Siemens Healthineers（ULH）和 IMS Giotto（MK）。
用于肝肿瘤超声诊断的人工智能 (AI) 模型以及人工智能与人类专家诊断准确性的比较
通常用于肝肿瘤诊断。然而，由于需要对病变进行实时识别，因此需要丰富的超声经验才能做出准确诊断 [ 3 ]。从这个角度来看，超声缺乏专家是医疗领域需要解决的一个紧迫问题，因为非专家的漏诊和误诊将产生严重后果。人工智能 (AI) 正在成为医学和医疗保健领域的主要工具，特别是在图像诊断方面 [ 4 , 5 ]。它很容易应用于成像数据，因为 AI 擅长识别独特和复杂的图像特征并有助于定量评估 [ 6 ]。AI 的这一独特特性非常适合受限的临床环境，在这种环境中，医疗专业人员需要使用视觉感知来评估大量图像，并且存在一些不确定性和不可避免的人为错误。因此，AI 已应用于医学成像的许多方面，例如计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、结肠镜检查、乳房 X 线摄影和病理评估 [5-10]。已经发表了几篇关于机器学习评估肝脏肿瘤诊断的报告。最近，深度神经网络已在影像诊断领域投入使用。在此背景下，AI 支持的超声将成为筛查肝脏病变的理想设备，特别是用于肝癌的早期诊断 [11]。然而，在
兽医肿瘤学诊断测试：进展和临床应用
简介在人类医学中，早期癌症检测已得到完善，有多种筛查方法（例如乳房 X 线照相检查、结肠镜检查）和较新的方法，如基于血液的多癌症早期检测 (MCED) 测试。相反，在兽医学中，癌症诊断通常仅限于每年或每半年一次的健康访问，并进行常规诊断测试，包括病史、体格检查和可能的基本测试（CBC、生物化学、尿液分析）。这可能导致晚期诊断，从而给我们的患者带来更糟糕的结果。犬癌症的早期检测兽医文献中的几项研究已经确定了患者癌症中的特定突变，这可以增强早期癌症检测并改善结果。它们还可以整合到常规兽医护理中，可能导致更早、更准确的癌症诊断和个性化护理。BRAF 用于泌尿生殖系统肿瘤癌症诊断/筛查的一个完善的例子包括对排尿中 BRAF 基因的遗传变异进行分子检测。这是犬泌尿生殖系统癌症的非侵入性筛查测试。Cadet BRAFTM 是一种基于 PCR 的基因测试，可以检测尿液中脱落的尿路上皮细胞的突变。BRAF 测试可以在出现明显癌症症状之前对约 80% 患有膀胱癌或前列腺癌的狗进行临床前检测。这款市售
人工智能对纽约放射学诊断错误医疗事故索赔的潜在影响
过去的医疗事故数据来自国家执业医师数据库 (NPDB) 公共使用数据库和 Westlaw 法律研究数据库。过去的暴露数据包括活跃放射科医生的数量和成像程序，来自 Harvey L. Neiman 卫生政策研究所 (NHPI)。这些数据集中的信息被结合起来，以了解过去的已付索赔率和放射科医生诊断错误导致的医疗事故索赔的平均赔偿金额。然后将已付索赔率预测到 2030 年，基线预测基于历史经验，不受人工智能的影响。还制定了三种法律情景，以创建到 2030 年的另外三个预测，考虑到人工智能的影响以及随着人工智能的采用，法律框架的变化。与基线预测相比，这三种情景的未来已付索赔率的百分比减少在 5% 到 36% 之间，具体取决于法律情景。对以往陪审团裁决和已结案的索赔的回顾还表明，未来专注于乳房 X 线摄影和 MRI 模式以及乳房和大脑解剖学的人工智能发展可以减少大额索赔的数量，从而降低平均赔偿金额。然而，如果大额裁决的数量增加，人工智能的引入也有可能提高平均赔偿金额，这可能受到人工智能涉及医疗事故案件时陪审员情绪的影响。
放射科学词典.pdf
《放射科学词典》旨在为所有从事诊断成像工作的医院工作人员提供一本简单的参考书，包括资深放射科医生、核医学医生、在职医生、物理学家、放射技师和技师。了解任何特定关键词的基本含义和应用后，可以通过查阅专业书籍获得更广泛的知识。书中的关键词相互关联，因此可以通过参考所有相关关键词来跟踪特定主题。这样做的目的是帮助复习，也可作为探索特定主题的指南。在许多情况下，通过显示示例来进一步定义关键词。特定单词可能与给定主题相关（例如乳房 X 线照相术、数字图像过滤、辐射剂量测量等）。相关单词在描述性文本中使用时采用较小的无衬线字体，或在单词描述的末尾标识出来。作者试图添加多年来为诊断成像做出重大贡献的临床医生和科学家（健在和已故）的简要信息。无意遗漏之处，敬请谅解。由于放射科学经常使用新词，因此出版商将非常感激您提出建议和补充意见。可能会出现错误，出版商也欢迎您提出更正和建设性意见。所有使用的材料都将得到认可
有关平价医疗法案实施第 54 部分的常见问题 | ...
1 参见 26 CFR 54.9815-2713；29 CFR 2590.715-2713；和 45 CFR 147.130。2 此外，根据《冠状病毒援助、救济和经济安全 (CARES) 法案》及其实施条例第 3203 节，计划和发行人必须承保任何符合 PHS 法案第 2713(a) 节及其实施条例（或任何后续条例）规定的合格冠状病毒预防服务，且无需分摊费用。“合格冠状病毒预防服务”一词是指旨在预防或减轻 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的物品、服务或免疫，对于相关个人而言，(1) 在当前 USPSTF 建议中实际上获得“A”或“B”评级的循证物品或服务；或 (2) 已获得 ACIP 建议的免疫接种（无论该免疫接种是否被建议常规使用）。2020 年 11 月 6 日，各部门发布了临时最终规则，并要求就此要求发表评论，即《针对 COVID-19 公共卫生紧急事件的其他政策和监管修订》（85 FR 71142）。3 USPSTF 于 2016 年 1 月发布了更新的乳腺癌筛查建议。但是，2021 年综合拨款法案 (Pub. L. 116-260) H 部分第 223 节要求，就 PHS 法案第 2713 节而言，2009 年之前发布的有关乳腺癌筛查、乳房 X 线照相和预防的 USPSTF 建议仍然有效，直到 2023 年 1 月 1 日。
质量改进赠款计划（QIGP）
•急诊就诊或住院住院后，将资源专用于对成员进行面对面或远程医疗访问。•向成员提供血红蛋白A1C，结直肠癌筛查，骨密度等的室内测试。•向患有慢性疾病（例如高血压和糖尿病）的成员提供健康教练，社区课程，护理协调和/或教育。•创建一个呼叫中心或专门的团队，以完成与会员的电话推广，以安排所需的服务（例如PCP访问，乳房X线照片，实验室预约等）。•举行健康公平，社区或现场活动，以供成员完成筛查，例如血压，血红蛋白A1C测试，基于调查的筛查，疫苗接种等。•购买铅测试机和测试条，以完成儿科成员的护理点血铅测试。•购买氟化物清漆和培训人员，以完成将氟化物局部施用到小儿成员的现状。•在PCP办公室设置中购买摄像机以筛选成员以染上糖尿病性视网膜疾病。•专门的药剂师帮助会员将处方从30天到90天的供应转换为改善药物依从性。•奉献药剂师在过渡后完成药物对帐。•奉献药剂师通过电话或远程医疗提供成员个性化的药物评论和咨询。•利用移动乳房X线摄影来筛查因乳腺癌筛查措施而导致的女性。
人工智能在乳腺癌筛查/成像中的创新应用作为应对癌症挑战的工具
人工智能 (AI) 的基本含义是“机器展现的智能”，已成为一种流行且快速发展的技术形式。乳腺癌筛查中的人工智能是一种工具，它与当前的筛查模式一起被考虑，有可能解决一些癌症筛查挑战，从而加强医疗保健系统，特别是发达国家和发展中国家的肿瘤学和癌症中心。由于检测较晚、假阳性或假阴性、报告延迟、缺乏资源和筛查设施，早期检测乳腺癌存在一些局限性。人工智能已经展示了以高精度学习和解释数据的能力；因此，它在乳腺和胸部成像放射学模式中的应用表明它可以有益于 - 早期发现癌症、减少平均报告时间、分类 x 射线、减少假阳性，并且正在增加更多研究。人工智能在乳腺癌筛查中的一些更具创新性的应用；热源代替辐射源模式、解释射线照片的免费开源人工智能软件等等。所有上述好处都可以解决癌症挑战，但要考虑人工智能应用的道德问题。根据（Benjamin O. Anderson MD，2003）“早期发现乳腺癌可以缩短诊断阶段，潜在地提高生存和治愈的几率，并使治疗更简单、更具成本效益”和“当有资源可用于筛查时，应该投资于筛查乳房 X 线照相检查，因为它是迄今为止唯一被证明可以降低乳腺癌死亡率的方式。”
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
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。