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J-GLOBAL ID：201702261369449558   整理番号：17A1716817

人工知能:放射線科医への脅威または恩恵【Powered by NICT】

Artificial Intelligence: Threat or Boon to Radiologists?

著者 (2件)： Recht Michael (Department of Radiology, NYU Langone Health, New York, New York) ,  Bryan R. Nick (Dell Medical School, The University of Texas at Austin, Austin, Texas)
資料名： Journal of the American College of Radiology  (Journal of the American College of Radiology)
巻： 14  号： 11  ページ： 1476-1480  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3219A  ISSN： 1546-1440  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常臨床への機械学習/人工知能の開発と統合は,放射線医学の現状を有意に変化させるであろう。償還と実践パターンの変化も放射線に影響し続けるであろう。しかし放射線科医に対する重大な脅威であるよりもむしろ,著者らは,特に機械学習/人工知能,これらの変化はそれらの価値,効率,精度,及び個人的満足感を増加させることにより放射線科医への恩恵であろうと信じる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *放射線 ,  放射線医学 ,  *人工知能 ,  機械学習
準シソーラス用語： *放射線科医 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  計算機支援診断/検出 ,  評価 ,  efficiency ,  人工知能

分類 (2件)： 医学教育  (GA01040F) ,  放射線医学一般  (GC04011Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工知能 ,  放射線科医 ,  脅威