Fortschritte in der Radiomik und künstlichen Intelligenz für die Schilddrüsenkrebsdiagnose
Die Anwendung von KI und Radiomik in der Schilddrüsenkrebsdiagnose zeigt vielversprechende Ergebnisse, die eine genauere und personalisierte Behandlung ermöglichen können.
Präzise Alzheimer-Diagnose durch simultane funktionale PET/MRT und tief integrierte Netzwerke für Hirnstoffwechsel, Hämodynamik und Perfusion
Ein neuartiges KI-Modell, das auf simultanen funktionalen PET/MRT-Daten trainiert wird, ermöglicht eine präzise und klinisch umsetzbare Diagnose von Alzheimer-Krankheit durch die Modellierung von Hirnstoffwechsel, Hämodynamik und Perfusion.
Erkennung subklinischer Atherosklerose durch bildbasiertes Deep Learning auf Röntgenaufnahmen der Brust
Das KI-basierte AI-CAC-Modell scheint die subklinische Atherosklerose auf Röntgenaufnahmen der Brust genau zu erkennen und das Risiko für atherosklerotische Herz-Kreislauf-Ereignisse mit hoher negativer Vorhersagekraft vorherzusagen.
Große künstliche Intelligenzmodelle in der Radiologie: Chancen und Herausforderungen
Große KI-Modelle wie ChatGPT bieten vielfältige Möglichkeiten für die Radiologieausbildung, die Erstellung von Radiologieberichten und die Anwendung in der unimodalen sowie multimodalen Radiologie. Gleichzeitig bestehen technische, rechtliche und ethische Herausforderungen, die es zu adressieren gilt.
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