XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System放射学
2025放射学CPT更新（PDF）
每年都会更新CPT®Codebook，以添加，修改或删除代码和/或指南，以反映当前的技术，技术和服务。作为对我们客户的服务，APS医疗帐单总结了这些更改，以促进截至2025年1月1日的受影响服务的准确报告。美国医学协会已发布了270个新的CPT代码，112个已删除的CPT代码和2025年修订的CPT代码。以下内容可能适用于放射学。放射学变化在下面概述。新代码以红色，修订的蓝色代码突出显示，而已删除的代码为黑色。Radiology New Codes for 2025 60660 Ablation of 1 or more thyroid nodule(s), one lobe or the isthmus, percutaneous, including imaging guidance, radiofrequency 60661 Ablation of 1 or more thyroid nodule(s), additional lobe, percutaneous, including imaging guidance, radiofrequency (List separately in addition to code for primary程序）64466胸筋膜平面块，单侧；通过注射，包括成像指导，进行64467胸腔筋膜平面块，单侧；通过连续输注，包括成像指南，进行64468胸腔筋膜平面块，双侧；通过注射，包括成像指导，进行64469胸腔筋膜平面块，双侧；通过连续输注，包括成像指导，进行64473下肢束缚平面块，单侧；通过注射，包括成像指导，进行64474下肢筋膜平面块，单侧； by continuous infusion(s), including imaging guidance, when performed 76014 MR safety implant and/or foreign body assessment by trained clinical staff, including identification and verification of implant components from appropriate sources (eg, surgical reports, imaging reports, medical device databases, device vendors, review of prior imaging), analyzing current MR conditional status of individual components and systems, and consulting published professional guidance with
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。）
如何引用本文 Goyal S、Sakhi P、Kalidindi S 等人。（2024 年 12 月 31 日）印度放射科医生和住院医生对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践：一项全国多中心研究。Cureus 16(12)：e76667。DOI 10.7759/cureus.76667
鉴于这些最新进展，本调查的目的是评估放射科医生和住院医生对放射学人工智能技术的知识、认识和使用情况，了解他们对人工智能在该领域的潜在和未来影响的看法，并确定教育差距，以评估将以人工智能为重点的教育和培训纳入医学课程的必要性，特别关注放射学。本研究的目的是评估印度放射科医生和住院医生目前对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践。本研究的更广泛影响包括为政策制定者、教育工作者和医疗保健专业人员提供信息，使他们能够就人工智能在放射学实践和教育中的使用做出明智的决定，这与 Chen 等人最近的研究一致。[7] 。
成人中轴型脊柱关节炎和非放射学中轴型脊柱关节炎的生物制剂途径
Janus 激酶 (JAK) 抑制剂：降低重大心血管事件、恶性肿瘤、静脉血栓栓塞症、严重感染和死亡率增加风险的措施： 除非没有其他合适的替代方案，否则不应在具有以下风险因素的患者中使用 JAK 抑制剂（filgotinib、upadacitinib 和 tofacitinib）： - 年龄 65 岁或以上 - 目前或过去长期吸烟 - 心血管疾病或恶性肿瘤的其他风险因素 对有其他 VTE 风险因素的患者开处方时要谨慎，并尽可能开出较低的剂量 对所有患者进行定期皮肤检查以检查是否有皮肤恶性肿瘤（MHRA 2023 年 4 月） 托法替尼 (Xeljanz®)
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。
人工智能在放射学领域兴起的影响
¹ 法国里尔大学医院肌肉骨骼放射科。² 法国里尔大学里尔医学院。通讯地址：Thibaut JACQUES 博士。法国里尔大学医院肌肉骨骼放射科，59000 里尔。电子邮箱：thibaut.jacques@chru-lille.fr
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
对放射学充满信心：您的新 AI 助手就在这里
MISC-10295 Rev. 001 (11/24) Hologic Inc. ©2024 保留所有权利。Hologic、3D、3D 乳房 X 线摄影、Dimensions、Genius、Genius AI、Genius AI Pro、Intelligent 2D、Quantra、ImageChecker 和相关徽标是 Hologic, Inc. 及其子公司在美国和/或其他国家/地区的商标和/或注册商标。所有其他商标、注册商标和产品名称均为其各自所有者的财产。此信息仅供美国和其他市场的医疗专业人士使用，并非在禁止此类活动的地方进行产品招揽或促销。由于 Hologic 材料是通过网站、电子广播和贸易展览分发的，因此并不总是能够控制此类材料的出现位置。有关在特定国家/地区有哪些产品可供销售的具体信息，请联系您当地的 Hologic 代表。由 Therapixel 制造并由 Hologic 分销。
国际核和放射学会议...
核和放射性紧急情况的紧急准备和反应（EPR）框架适应不断发展的世界。设想EPR的未来包括预期新兴的威胁和危害，并采用新技术来增强我们的响应能力。本国际会议将讨论成员国和国际组织如何考虑这些因素以最大化其EPR效率，可持续性和韧性。尽管发展，维持和加强核和放射学EPR安排的责任取决于成员国的国家当局，但IAEA在培养国际EPR核和放射性紧急情况方面发挥了核心作用。国际原子能机构为EPR制定了指导，该指导为会员国提供了开发和维持强大的EPR安排的参考。该指南涵盖了核和放射学EPR的所有领域。这包括在IAEA安全标准中概述的理解和实施最新概念和原则方面的支持；在紧急练习的设计，进行和评估方面的帮助；以及对国家和地区能力建设项目的技术支持。本次会议符合此任务。IAEA的事件和急诊中心（IEC）于2005年成立，是由任何原因或组合引起的任何核和放射学事件或紧急事件的准备和响应的全球焦点，例如自然事件，人为错误，机械或其他失败或核安全事件。IEC支持成员国履行其国内和国际承诺和义务，包括根据《核事故的早期通知公约》（早期通知公约）和《核事故或放射性紧急公约》（援助公约）（援助公约）的援助公约。
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -