GPT-4在胸部X光片评估中的潜力：一项回顾性研究 学术背景 近年来，人工智能（AI）在医疗领域，尤其是放射学中的应用日益广泛。AI工具的引入正在改变临床实践，尤其是在影像诊断中。然而，AI工具的广泛采用面临诸多挑战，包括资金不足、信息技术（IT）集成效率低下以及验证不足等问题。此外，医疗专业人员，尤其是放射科医生，普遍缺乏足够的统计学知识，这进一步阻碍了他们对AI工具的深入理解和应用。随着放射学研究越来越依赖于数据驱动技术，放射科医生需要具备批判性评估统计方法及其局限性的能力。 大型语言模型（LLMs），如OpenAI的GPT-4，因其能够理解自然语言、推理和解释复杂信息的能力，逐渐在放射学中得到认可。GPT-4的Advanced Data Analysis（ADA）扩展功能使其能够分析数...

大型视觉语言模型在放射学中的应用：GPT-4V的多模态与多解剖区域能力定量评估 学术背景 近年来，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）如OpenAI的ChatGPT在文本生成领域取得了显著进展。这些模型基于Transformer架构，通过海量文本数据进行训练，能够在无需大量示例的情况下生成可信的文本输出（few-shot learning和zero-shot learning）。LLMs在医学领域的应用也日益广泛，例如将自由文本的放射学报告转换为标准化模板，以及从肺癌的CT报告中挖掘数据。此外，LLMs在放射学考试中的表现也显示出其具备一定的“知识”储备，并能够帮助简化放射学报告。 随着GPT-4V（GPT-4 with Vision）的推出，模型不仅能够处...

基于人工智能软件提升计算机断层扫描中肺结节测量精度的潜在改进对临床实践的影响——模拟研究 背景介绍 肺结节的准确测量对肺癌的检测和管理至关重要。结节尺寸是现有指南中风险分类的主要依据。然而，不同医生手动测量的结果可能存在很大差异。本研究探讨了人工智能（AI）辅助软件在肺结节测量中的潜在改进，以及其与手动测量相比对临床管理的影响。 肺结节是胸部计算机断层扫描（CT）中常见的发现，约95%的肺结节是良性的，但其余的可能是癌性的，需采取进一步行动。肺结节的大小和生长速度与其恶性风险有很强的相关性，因此准确测量肺结节的大小和生长速度是当前肺结节及肺癌诊断和管理路径中的关键要素。 文章来源 本文由Mubarak Patel（MSc）、Peter Auguste（PhD）、Jason Madan（PhD...

PD-L1肿瘤比例评分在非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂响应预测中的人工智能解读临床验证 在肿瘤治疗和诊断领域，PD-L1（Programmed Death-Ligand 1）肿瘤比例评分（TPS）的评估是一项至关重要的工作，特别是在针对非小细胞肺癌（NSCLC）的免疫检查点抑制剂（ICI）治疗反应预测方面。然而，由病理学家评估PD-L1 TPS受主客观因素的限制，如内观察者/间观察者偏差以及肿瘤内异质性等问题。最近的研究表明，应用人工智能（AI）技术为病理图像提供量化的生物标记物评估能力，预示着AI在病理学诊断中的应用前景。 由首尔国立大学仁川医院的Hyojin Kim博士、Seokhwi Kim博士以及其他作者共同进行的这项研究成果发表在2024年5月9日的《JCO Precision On...

AI 辅助的基于切片池化的胶质瘤分级影像组学算法 背景介绍 胶质瘤（Glioma）是中枢神经系统中最常见和最具威胁的肿瘤，具有高发病率、高复发率、高死亡率和低治愈率。世界卫生组织（WHO）将胶质瘤分为四级（I、II、III和IV），其中I级和II级被称为低级别胶质瘤（LGG），而III级和IV级被称为高级别胶质瘤（HGG）。高级别胶质瘤是一种更具侵袭性的恶性肿瘤，其预期寿命约为两年。尽管WHO在2016年引入了分子分型，可以排除不敏感的治疗，但胶质瘤的分级仍然是一个重要的诊断标准，因为它决定了治疗方案的选择。 磁共振成像（MRI）是检测和分析胶质瘤的常用成像技术。它是一种无创且快速的方法，同时MRI图像包含了丰富的信息，这些信息仅凭医生的观察很难获取。影像组学（Radiomics）作为人工智...