📖 Korean J Radiol

收錄 72 篇中文導讀

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Korean J Radiol 全文 ★4 AI 2026-Apr

頂級醫學期刊的 AI 論文有過半未交代訓練資料截止日,僅 13.2% 能證明測試集未受污染,重新定義了 LLM 研究的重現性危機。

頂級醫學期刊發表的 AI 研究看似嚴謹,但實際上高達 86.8% 的大型語言模型論文,無法證明其測試資料未曾混入訓練集。這篇發表於韓國放射線醫學會官方期刊的系統性回顧,利用最新的 MI-CLEAR-LLM 查核表,審視了 159 篇高影響因子期刊的 LLM(大型語言模型,如 ChatGPT 等可處理文字與多模態指令的…

原文:Do General-Purpose Multimodal Large Language Models Really See Radiologic Images or Rely on Text?

Korean J Radiol 全文 ★4 AI 2026-Apr

AI 給出高機率不代表高信心!看懂不確定性量化如何破解醫療模型幻覺。

AI 給出 0.8 的惡性腫瘤機率,其實不代表它有 80% 的把握,反而可能伴隨極大的誤判風險。當深度學習與大型語言模型頻繁產生幻覺時,單純的數值校正早已不敷使用。這篇文章直擊模型「不確定性量化(UQ,評估演算法信心程度的技術)」機理,告訴我們如何逼迫演算法給出真正可靠的鑑別診斷區間。在繁忙的閱片日常中,這項技術將成…

原文:Uncover This Tech Term: Large Vision-Language Models in Radiology.

Korean J Radiol 全文 ★4 CT 2026-Mar-03

經葉克膜管路注射顯影劑,完美解決重症腦部動脈造影的假影與延遲難題。

繞過周邊靜脈與肺循環,直接從葉克膜管路打顯影劑,能讓 36 歲重症病患的腦部動脈造影達到零假影的完美對比。 面對裝設靜脈-動脈體外膜氧合(VA-ECMO,一種將靜脈血引出體外加氧後打回動脈以取代心肺功能的維生系統)且周邊靜脈全毀的休克病患,常規的顯影劑注射往往面臨極端延遲與嚴重稀釋。這篇由台大醫院影像醫學部與心血管外…

原文:Alternative Contrast Injection via a Pre-Oxygenator Sample Line for Cerebral CT Angiography in a Patient Supported by Ve…

Korean J Radiol 全文 ★4 AI 2026-Apr

韓國 2026 年上路的 AI 基本法,將醫療 AI 視為須強制記錄 5 年的高風險系統。

買一套合法醫材 AI 軟體,醫院竟然要扛起高風險營運者的法律責任,且醫師推翻系統的決策紀錄必須強制保存 5 年。韓國於 2025 年 1 月正式通過《人工智慧基本法》,並給予一年緩衝,於 2026 年 1 月 22 日全面施行。這部涵蓋全國的法案徹底顛覆過去醫界認為「只要軟體拿到食藥署查驗登記就萬事太平」的單純採購思…

原文:South Korea's Artificial Intelligence Framework Act: A Guide for Healthcare Professionals.

Korean J Radiol 全文 ★4 policy 2026-Mar-03

高達 59% 頂尖醫學期刊嚴禁審查者使用 AI,破解 2026 年論文投稿與審查的最新合規紅線。

高達 59% 的頂尖醫學期刊明令禁止審查者使用 AI,但對作者卻幾乎全面開放。自從 ChatGPT 問世後,科學出版界對人工智慧的態度出現極大分歧。本文彙整 2026 年最新政策,告訴你投稿與審查的紅線在哪裡。 百大醫學期刊政策與百分之五十九的審查禁令 醫學期刊對於 LLM(大型語言模型,能依據指令生成人類語言文本…

原文:Large Language Models in Scientific Publishing: Policy Landscape for Authors, Reviewers, and Editors.

Korean J Radiol 全文 ★3 AI 2026-Apr-01

韓國醫學中心導入 AI 冠狀動脈鈣化評分系統,CT 上傳後 10 分鐘自動出報告,但在嚴重血管擴張時仍會漏判血栓內鈣化。

人工智慧導入冠狀動脈鈣化分析後,電腦斷層上傳伺服器 10 分鐘內就能在影像系統生成自動化分數,大幅取代原本耗時的半自動圈選;但遇到左迴旋支嚴重擴張合併血栓時,系統仍可能將病灶誤認為左前降支,甚至漏判真實的鈣化。 放射科日常心臟 CT 鈣化評分的作業瓶頸 在現代預防心臟病學中,非顯影心電圖閘門控制電腦斷層(ECG-g…

原文:Real-World Implementation of Artificial Intelligence: Fully Automated Coronary Artery Calcium Scoring.

Korean J Radiol 全文 ★3 MR 2025-Nov

傳統磁振難分辨軟組織良惡性?超快速 DCE 定量參數精準打破影像重疊地帶。

惡性軟組織腫瘤因血管新生豐富,直覺上其細胞外間隙應隨之擴大,但實際上其細胞外血管外間隙體積比例(Ve)反而普遍低於良性腫瘤,且良性黏液瘤的容積轉移常數(Ktrans)可低至 0.04 min-1,遠低於惡性黏液肉瘤的 0.3 min-1。單憑傳統 T2 訊號或擴散受限往往難以區分這些富含水分的病灶,利用高時間解析度動…

原文:Dynamic Contrast-Enhanced MRI in the Evaluation of Soft Tissue Tumors and Tumor-Like Lesions: Technical Principles and C…

Korean J Radiol 全文 ★3 AI 2025-Dec

沙國調查:七成認可 AI 效能,卻有 36% 醫師憂心薪資縮水與過勞。

高達 **76%** 的醫師相信 AI 能提升效率,卻有 **36%** 預期將導致薪水縮水。這份中東的調查刺中放射科的集體焦慮:當科技讓你讀片變快,換來的卻是無上限的案量,最後得利的究竟是醫院,還是苦撐的第一線? 涵蓋 217 家公立機構的死薪水與過勞體制 這篇研究首先描繪了沙烏地阿拉伯服務超過 **3500 萬…

原文:Artificial Intelligence Access and Adoption in Radiology in Saudi Arabia: Current Status.

Korean J Radiol 全文 ★3 AI 2025-Dec

泰國影像量年增 12% 卻受限於 135 人的訓練天花板,點出全球放射科導入自動化科技的急迫性。

影像量每年暴增 12%,但全國一年卻只能產出 **135** 位新進放射科醫師——這是泰國醫療體系正面臨的失衡現況。當常規檢查的年增長率遠遠超車人口成長的 0.2%,傳統依靠增加住院醫師員額的防守策略已經遭遇物理極限。這篇觀點文章雖然短小,卻精準點出了全球放射界共同的焦慮:在有限的培訓量能與無窮的臨床需求之間,如果不…

原文:Access and Reimbursement for Artificial Intelligence in Radiology: A Thailand Perspective.

Korean J Radiol 全文 ★3 CT 2026-Feb

破裂前切除能讓平均生存期暴增 10 個月:解析罕見脾臟血管肉瘤的影像特徵。

脾臟切除若能在破裂前完成,患者的平均生存期能從 4.4 個月翻倍延長至 14.4 個月——這是面對自發破裂率高達 32% 的原發性脾臟血管肉瘤時,外科與放射科能共同為病患爭取到的最大生存優勢。這類發生率僅百萬分之 0.25 的罕見內皮惡性腫瘤,一旦錯過早期診斷並發生腹腔內播散,幾乎所有病患都會在確診一年內面臨致命結局…

原文:Radiological Approach to Splenomegaly: Etiologies, Pathophysiologies, and Diagnostic Strategies.

Korean J Radiol 全文 ★3 AI 2026-Feb

五千萬美元建置國家算力,烏茲別克如何以頂層設計推動放射科 AI 轉型?

烏茲別克豪擲 **5,000 萬**美元建置國家級 GPU 叢集與醫療 AI 模型,直接把放射科推向國家戰略的最前線。當一個新興國家決心以頂層設計重塑醫學影像工作流時,這背後的算力佈局與技術野心值得我們深思。 五千萬美元的國家級 GPU 叢集與算力基礎建設 傳統上,醫學影像人工智慧的發展往往受限於單一醫療機構的算力…

原文:Building the Future of Radiology Through Artificial Intelligence: Uzbekistan National Efforts and Innovations.

Korean J Radiol 全文 ★3 general 2026-Mar

PCD-CT 同步多能掃描,將動態血栓的測量誤差由 79.5% 修正至 55.9%。

光子計數探測器電腦斷層掃描(PCD-CT)能在高達 **66 毫秒**的時間解析度下,同步執行多能(Multi-energy)與大螺距(High-pitch)掃描。在一項模擬每分鐘 **20 至 30 次**呼吸頻率的動態假體實驗中,傳統能量積分探測器(EID)在移動狀態下的血栓阻塞率測量誤差激增至 **79.5%*…

原文:Photon-Counting CT in Cardiovascular Imaging: Clinical Applications.