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1 Bartens, Werner:
Gefahr fürs Baby : Klar, Strahlen können Zellen schädigen, besonders in der Schwangerschaft. CT-Scans bedeuten aber auch schon vor der Empfängnis ein Risiko für Embryonen.
In: Süddeutsche Zeitung, 2025 (2025-09-11)
2 Blech, Jörg:
Wie der Blick in den Körper das Sterberisiko verrät : Mediziner wollen CT- und MRT-Bilder nutzen, um herauszufinden, wie alt ein Mensch wird. Künstliche Intelligenz macht es möglich.
In: Der Spiegel, 2025 (2025-05-03)
3 Lohr, Steve:
Your A.I. Radiologist Will Not Be With You Soon : Experts predicted that artificial intelligence would steal radiology jobs. But at the Mayo Clinic, the technology has been more friend than foe.
In: New York Times, 2025 (2025-05-14)
4 Möller, Torsten B. (Hg.):
KI in der Radiologie
2025
5 El Shafie, Rami A. et al.:
Digitalisierung und kuenstliche Intelligenz in der Radioonkologie
In: best practice onkologie, 2024, 11.06.2024, 6
6 Kotter, Elmar; Pinto dos Santos, Daniel:
Ethik und kuenstliche Intelligenz.
In: Radiologie, 2024, 18.03.2024, 4
7 Albers, Bettina:
Urteil gefährdet Tumorpatient:innen: DEGRO warnt vor drastischen Einschnitten in der klinischen Strahlentherapie : Nicht jede Klinik hat einen Versorgungsauftrag für die Erbringung strahlentherapeutischer Leistungen, dennoch haben bisher viele Kliniken ohne expliziten Auftrag die Versorgung von Tumorpatient:innen mit einer Strahlentherapie sichergestellt. Durch ein Urteil des Bundessozialgerichts von Ende August ist das nun nicht mehr möglich [...]
In: Informationsdienst Wissenschaft, 2023 (2023-10-27)
8 Laupichler, Matthias Carl et al.:
Future Skills - KI-Kompetenzen fuer Radiolog*innen Vermittlung von KI-Wissen und -Fertigkeiten bereits im Medizinstudium.
In: Radiologie, 2023, 23.11.2023, 5
9 Schneider, Martin Andreas:
Kuenstliche Intelligenz in der Bildgebung. Moeglichkeiten und Limitationen der Technik in der Radiologie.
In: Uro-News, 2023, Vol. 27 (4), 50-58
10 Weckbach, Sabine; Wielpuetz, Mark O.; Stackelberg, Oyunbileg von:
Patientenzentriertes, wertbasiertes Management von radiologischen Zufallsbefunden.
In: Radiologie, 2023, Vol. 63 (9 (11.08.2023)), 657-664
11 Bonekamp, David; Schlemmer, H.-P.:
Kuenstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie? Brauchen wir langfristig noch so viele Radiologen?
In: Urologe, 2022, 11.03.2022, 8
12 Pot, Mirjam; Nathalie Kieusseyan; Prainsack, Barbara:
Not all biases are bad: equitable and inequitable biases in machine learning and radiology.
In: Insights into Imaging, 2021, Vol. 12 (13 (10.02.2021)), 10
13 Hyun, Megan; Hyun, Alexander:
Respecting patient autonomy in radiation oncology and beyond
In: Ethics and error in medicine / ed. by Fritz Allhoff ; Sandra L. Borden. - New York [u.a.] : Routledge, (2020). - 103-117
14 Zetzl, Teresa et al.:
Gesagt ist nicht gehoert, gehoert ist nicht verstanden - Therapiezieleinschaetzung aus Sicht von PatientInnen in der Radiologie. Erfahrungen im klinischen Alltag und Anregungen fuer die Patienten-Arzt-Kommunikation.
In: Onkologe, 2020, Vol. 26 (10), 951-956
15 Malone, Jim et al.:
Ethics for radiation protection in medicine
2019
16 Weikert, Thomas:
Wenn der Algorithmus dem Arzt sagt, dass der Patient eine Hirnblutung hat : In der Radiologie wird künstliche Intelligenz eine Revolution auslösen. Das zumindest behaupten einige Startup-Firmen. Hype oder realistisches Szenario?
In: Neue Zürcher Zeitung / Internationale Ausgabe, 2019 (2019-01-16)
17 Niederste-Hollenberg, Jutta et al.:
Reducing the emission of X-Ray Contrast Agents to the environment
In: Gaia, 2018, Vol. 27 (1), 147-155
18 Mildenberger, Peter:
Zufallsbefunde. Befundung, Managementempfehlungen und rechtliche Ueberlegungen.
In: Radiologe, 2017, Vol. 57 (4), 302-308
19 Ulmer, Stephan:
Ethische Fragen in der Neuroradiologie
In: Angewandte Ethik in der Neuromedizin / Frank Erbguth ; Ralf J. Jox, Hrsg. - Berlin : Springer, (2017). - 129-138
20 Weckbach, Sabine (Hg.):
Incidental radiological findings
2017

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