Artificial Intelligence is a branch of computer science that aims to create intelligent machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. One of the branches of artificial intelligence is natural language processing, which is dedicated to studying the interaction between computers and human language. ChatGPT is a sophisticated natural language processing tool that can understand and respond to complex questions and commands in natural language. Radiology is a vital aspect of modern medicine that involves the use of imaging technologies to diagnose and treat medical conditions artificial intelligence, including ChatGPT, can be integrated into radiology workflows to improve efficiency, accuracy, and patient care. ChatGPT can streamline various radiology workflow steps, including patient registration, scheduling, patient check-in, image acquisition, interpretation, and reporting. While ChatGPT has the potential to transform radiology workflows, there are limitations to the technology that must be addressed, such as the potential for bias in artificial intelligence algorithms and ethical concerns. As technology continues to advance, ChatGPT is likely to become an increasingly important tool in the field of radiology, and in healthcare more broadly.

HomeRadioGraphicsVol. 43, No. 5 Previous Letter to the EditorUrinary Bladder Masslike LesionsCeylan Altintas Taslicay , Ali Kemal SivriogluCeylan Altintas Taslicay , Ali Kemal SivriogluAuthor AffiliationsDepartment of Diagnostic Radiology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TXDepartment of Radiology, Kocaeli University School of Medicine, Kocaeli, Turkeye-mail: [email protected]Ceylan Altintas Taslicay Ali Kemal SivriogluPublished Online:Apr 27 2023https://doi.org/10.1148/rg.230012MoreSectionsFull textPDF ToolsImage ViewerAdd to favoritesCiteTrack CitationsPermissionsReprints ShareShare onFacebookTwitterLinked In References1. Hoegger MJ, Strnad BS, Ballard DH, et al. Urinary Bladder Masses, Rare Subtypes, and Masslike Lesions: Radiologic-Pathologic Correlation. RadioGraphics 2023;43(1):e220034. Link, Google Scholar2. Shah KK, Pritt BS, Alexander MP. Histopathologic Review of Granulomatous Inflammation. J Clin Tuberc Other Mycobact Dis 2017;7:1–12. Crossref, Medline, Google Scholar3. Naeem M, Zulfiqar M, Siddiqui MA, et al. Imaging Manifestations of Genitourinary Tuberculosis. RadioGraphics 2021;41(4):1123–1143. [Published correction appears in RadioGraphics 2022;42(4):E134.] Link, Google Scholar4. Jha SK, Rathish B. Genitourinary Tuberculosis. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island, Fla: StatPearls Publishing, 2022. Google Scholar5. Green DB, Kawashima A, Menias CO, et al. Complications of Intravesical BCG Immunotherapy for Bladder Cancer. RadioGraphics 2019;39(1):80–94. Link, Google ScholarArticle HistoryPublished online: Apr 27 2023 FiguresReferencesRelatedDetailsRecommended Articles Complications of Intravesical BCG Immunotherapy for Bladder CancerRadioGraphics2018Volume: 39Issue: 1pp. 80-94Imaging Manifestations of Genitourinary TuberculosisRadioGraphics2021Volume: 41Issue: 4pp. 1123-1143Urinary Bladder Masses, Rare Subtypes, and Masslike Lesions: Radiologic-Pathologic CorrelationRadioGraphics2022Volume: 43Issue: 1Squamous Cell Carcinoma of the Bladder Complicating Schistosomiasis: AIRP Best Cases in Radiologic-Pathologic CorrelationRadioGraphics2017Volume: 37Issue: 2pp. 500-504Extrapulmonary Tuberculosis: Pathophysiology and Imaging FindingsRadioGraphics2019Volume: 39Issue: 7pp. 2023-2037See More RSNA Education Exhibits Right Beside the Blanndr: Imaging Findings of Meatal and Ureterovesical Lesions Far Beyond RefluxDigital Posters2020Benign Lesions of the Urinary Tract Mimicking Malignancy - Test Your Skills with this Case-based ReviewDigital Posters2022Diverse Spectrum of Tumefactive, Non-neoplastic, Proliferative Pseudotumors of the GU Tract: Cross-sectional Imaging FindingsDigital Posters2022 RSNA Case Collection Emphysematous CystitisRSNA Case Collection2022Schistosomiasis Bladder Wall CalcificationRSNA Case Collection2020Fistulizing Crohn DiseaseRSNA Case Collection2021 Vol. 43, No. 5 Metrics Altmetric Score PDF download

This review article highlights the potential of integrating photon-counting computed tomography (CT) and deep learning algorithms in medical imaging to enhance diagnostic accuracy, improve image quality, and reduce radiation exposure. The use of photon-counting CT provides superior image quality, reduced radiation dose, and material decomposition capabilities, while deep learning algorithms excel in automating image analysis and improving diagnostic accuracy. The integration of these technologies can lead to enhanced material decomposition and classification, spectral image analysis, predictive modeling for individualized medicine, workflow optimization, and radiation dose management. However, data requirements, computational resources, and regulatory and ethical concerns remain challenges that need to be addressed to fully realize the potential of this technology. The fusion of photon-counting CT and deep learning algorithms is poised to revolutionize medical imaging and transform patient care.