Radyolojik görüntülemede yapay zeka (YZ) çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Görüntü Simülasyonu: YZ, üretken karşıt ağlar (GAN) gibi modeller aracılığıyla gerçek özellikleri yansıtan sentetik görüntüleri simüle edebilir. 2. Görüntü Kalitesinin Artırılması: YZ, gürültüyü, artefaktları veya bozulmaları ortadan kaldırarak mevcut görüntülerin kalitesini ve çözünürlüğünü artırabilir. 3. Görüntü Analizi: YZ, segmentasyon, sınıflandırma, algılama veya çakıştırma gibi temel bilgileri çıkararak görüntü analizine katkıda bulunur. 4. 3D Model Oluşturma: YZ, 2D görüntülerden 3D modeller oluşturabilir, bu da tanı, tedavi planlaması ve eğitime yardımcı olabilir. 5. Otomatik Raporlama: YZ sistemleri, radyolojik görüntüleri analiz ederek otomatik raporlar oluşturabilir, bu da raporlama sürecini hızlandırır ve standardizasyonu artırır. 6. Karar Destek Sistemleri: YZ tabanlı karar destek sistemleri, radyologlara teşhis ve tedavi planlaması konusunda yardımcı olabilir. Zorluklar ve Etik Konular: YZ'nin radyolojide kullanımı, veri gizliliği, algoritma şeffaflığı ve yasal düzenlemeler gibi bazı zorlukları beraberinde getirir.