Artículo original: Sacoransky E, Kwan BYM, Soboleski D. ChatGPT and assistive AI in structured radiology reporting: A systematic review. Curr Probl Diagn Radiol. 2024 Nov-Dec;53(6):728-737. doi: 10.1067/j.cpradiol.2024.07.007. Epub 2024 Jul 9. DOI: 10.1067/j.cpradiol.2024.07.007 Sociedad:Current Problems in Diagnostic Radiology (@CPDRJournal) Palabras…
Archivos del blog
ChatGPT y la IA asistida en la elaboración de informes radiológicos estructurados: Una revisión sistemática
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Publicado en Current Problems in Diagnostic Radiology
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Implicaciones clínicas de la ascitis detectada por TC en el cáncer gástrico: asociación entre las metástasis peritoneales y la respuesta inflamatoria sistémica
Artículo original: Chhabra A, Alaia EF, Oganes Ashikyan, Wong PK, Alireza Eajazi, Atul Kumar Taneja, et al. MSKI-RADS: An MRI-based Musculoskeletal Infection Reporting and Data System for the Diagnosis of Extremity Infections. Radiology. 2024 Aug 1;312(2). DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.232914 Sociedad: Radiological…
MASLD: De dónde venimos y hacia dónde debemos ir, una llamada a la acción
Artículo original: Hosseini Shabanan S, Martins VF, Wolfson T, Weeks JT, Ceriani L et al. What We Have Learned and Where We Need to Go—A Call to Action. RadioGraphics. 2024;44(11): e240048 DOI: https://doi.org/10.1148/rg.240048%20 Sociedad: Radiological Society of North America (@RSNA) …
Discrepancias entre ASPECTS obtenidos por inteligencia artificial y expertos: Factores asociados e implicaciones pronósticas
Artículo original: Cheng X, Tian B, Huang L, Xi S, Liu Q, Luo B, et al. Discrepancies in ASPECTS obtained by artificial intelligence and experts: Associated factors and prognostic implications. Eur J Radiol. 2024 Aug 28;181:111708. DOI: 10.1016/j.ejrad.2024.111708 Sociedad: Sociedad…
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Publicado en European Journal of Radiology
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Bajo presión: Revisión de los síndromes de compresión vascular de la cabeza a los pies
Artículo original: Nadim B, Alizada S, Gupta S et al. Under pressure: a head to toe review of vascular compression syndromes. Clinical Radiology. 2024; 79 (10): 722-735. DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2024.07.006 Sociedad: The Royal College of Radiologists (@rcradiologist) Palabras clave: compression syndromes,…
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Mejorando la equidad en el diagnóstico automático de radiografías de tórax mediante aprendizaje contrastivo
Artículo original: Lin M, Li T, Sun Z, Holste G, Ding Y, Wang F, et al. Improving Fairness of Automated Chest Radiograph Diagnosis by Contrastive Learning. Radiol Artif Intell [Internet]. 2024 Sep 1;6(5). Available from: http://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.230342 DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.230342 Sociedad: Radiological…
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Desarrollo, adquisición, aplicación y seguimiento de herramientas de inteligencia artificial en radiología: consideraciones prácticas
Artículo original: Brady AP, Allen B, Chong J, Kotter E, Kottler N et al. Developing, Purchasing, Implementing and Monitoring AI Tools in Radiology: Practical Considerations. A Multi-Society Statement From the ACR, CAR, ESR, RANZCR & RSNA. J Am Coll Radiol.…
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Publicado en Journal of the American College of Radiology
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Diseminación peritoneal difusa de un germinoma intracraneal puro a través de una derivación ventriculoperitoneal
Artículo original: Kurokawa R, Amemiya S, Kurokawa M, et al. Diffuse peritoneal dissemination of intracranial pure germinoma via ventriculoperitoneal shunt. Neuroradiology. 2024; 66: 1705–1708. DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-024-03409-9 Sociedad: Sociedad Europea de Neurorradiología (@NRADjournal) Palabras clave: Germinoma; Ventriculoperitoneal shunt; Peritoneal dissemination; Computed…
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Utilidad de la línea orbitomeatal superior sin incluir los cristalinos en la exploración con diferentes voltajes del tubo en la TC craneal pediátrica
Artículo original: Masuda T, Funama Y, Nakaura T, Sato T, Kiguchi M, Oku T, et al. Utilidad de la línea orbitomeatal superior sin incluir los cristalinos en la exploración con diferentes voltajes del tubo en la TC craneal pediátrica. Radiología…
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Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para la Imagen del cáncer pediátrico
Artículo original: Singh SB, Sarrami AH, Gatidis S, Varniab ZS, Chaudhari A, Daldrup-Link HE. Applications of Artificial Intelligence for Pediatric Cancer Imaging. AJR Am J Roentgenol. 2024 Aug;223(2):e2431076. DOI: 10.2214/AJR.24.31076. Palabras clave: artificial intelligence, cancer, machine learning, pediatrics, radiology. Abreviaturas…
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Publicado en American Journal of Roentgenology
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