質子束與碳-12離子束微束照射後細胞存活率之計算
與傳統放射治療相比，質子束與碳-12離子束微束放射治療能有效提高腫瘤周邊健康組織的細胞存活率。
人工智慧能否生成反映病患關注重點的高品質研究主題？
透過分析大量病患訊息，人工智慧輔助的自然語言處理可以識別出以病人為中心的潛在新研究方向，並產生高品質且具學術新穎性的研究主題。
인공지능은 환자의 우려를 반영하는 양질의 연구 주제를 생성할 수 있을까?: 대규모 환자 포털 메시지 데이터를 활용한 AI 기반 연구 주제 생성 및 평가에 대한 연구
인공지능 기반 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 대규모 환자 포털 메시지 데이터에서 환자 중심 연구 주제를 추출하고, 그 질적 수준을 전문가 평가를 통해 검증한 결과, AI가 생성한 연구 주제의 상당수가 높은 유의성과 독창성을 보였다.
患者の懸念を反映した質の高い研究テーマを人工知能は生成できるのか？：患者ポータルメッセージを用いた事例研究
人工知能と自然言語処理を用いることで、患者ポータルメッセージから患者の臨床的な関心を分析し、質の高い、新規性の高い研究テーマを生成できる可能性がある。
HER2-저 발현 전이성 유 breast cancer에서 ADC 순차 치료: 어려운 질문에 답하기
HER2-저 발현 전이성 유방암 환자를 위한 ADC 순차 치료에 대한 최적의 전략은 아직 명확하지 않으며, 치료 결정은 환자 개인별 특성과 선호도를 고려하여 이루어져야 한다.
転移性HER2低発現乳がんに対するADC治療：最適な投与順序とは？
HER2低発現転移性乳がんに対するADC治療において、T-DXdとsacituzumab govitecanの最適な投与順序はまだ確立されていない。
Sequencing Antibody-Drug Conjugates (ADCs) for Metastatic HER2-Low Breast Cancer: A Complex Decision-Making Process
While Antibody-Drug Conjugates (ADCs) offer promising treatment options for metastatic HER2-low breast cancer, the optimal sequencing of these agents remains unclear due to limited data on resistance mechanisms and the efficacy of subsequent treatments.
腫瘤學實證綜合中估計量及其含義：治療轉換在統合分析中的模擬研究
將針對不同估計量的估計值匯總到統合分析中，尤其是在頻繁發生治療轉換的情況下，可能會產生誤導性結果，並影響醫療保健決策。
종양학적 증거 합성에서 추정 대상 및 그 의미: 메타 분석에서 치료 전환에 대한 시뮬레이션 연구
메타 분석에서 서로 다른 추정 대상을 혼합하여 치료 효과를 분석할 경우, 특히 암 치료에서 흔히 발생하는 치료 전환과 같은 사건을 고려하지 않으면, 편향된 결과가 도출될 수 있다.
オンコロジーにおけるエビデンス合成のための推定値とその影響：メタアナリシスにおける治療切り替えのシミュレーション研究
異なる推定値を対象とする推定値をプールすると、治療ポリシー推定値と仮説推定値のいずれも反映しないプールされた推定値が得られ、メタアナリシス、特に治療切り替えが発生するオンコロジー試験のメタアナリシスにおいて、異なる推定値の推定値をプールすると結果が歪む可能性がある。
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