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蔡依達

機器學習可區分 High-Risk Breast Lesion 惡性度以減少不必要的手術

實務上如果 breast lesion core biopsy 出來的結果是 high risk lesion (HRL)，一般而言都會建議再做 surgical excision，但其實真正是 malignancy 的機率並不高（約 10%），會有 over treatment 的情形。他們 training 了一個 machine learning model，可以從病人的基本資料、core biopsy 的病理報告推算出之後做 surgical excision 而升級為 malignancy 的機率。

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蔡依達

在社群媒體裡做醫學教育的小技巧

現代人不用社群媒體 (social media) 的真的是少之又少了，而且透過 social media, 可以讓你的聲音被更廣泛的人聽見，操作也沒有太大的難度，醫學教育也可以好好利用這類的工具。作者舉了目前最流行的 Facebook, Twitter, Instagram, Figure 1 當例子，另外也提了一下比較早期的 YouTube 和個人 blog，並提出了一些經營 social media 的小技巧。

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蔡依達

與千禧世代放射科醫師共事的五項秘訣

上個月 JACR 刊出了一篇名為 Teaching and Working With Millennial Trainees: Impact on Radiological Education and Work Performance 的文章，討論如何與千禧世代放射科醫師共事，以下放射科相關的新聞網站有報導：1. Radiology Business: 5 tips: Working with millennials in radiology; 2. AuntMinnie: 6 tips for working with millennials in radiology. 幾個重點如下：

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