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Large Language Models Are Reshaping Patient Data Management and Clinical Practice in Nuclear Medicine - 19/11/25

Doi : 10.1016/j.cpet.2025.09.009 
Pia Koller, MSc a, George A. Prenosil, PhD a, Kuangyu Shi, PhD b, Lara Cavinato, PhD c,
a Department of Nuclear Medicine, Inselspital, Bern University Hospital and University of Bern, Switzerland 
b Department of Nuclear Medicine, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland 
c MOX Laboratory, Department of Mathematics, Politecnico Milano, Milano, Italy 

Corresponding author.

Résumé

The review synthesizes recent research on large language models (LLMs) in nuclear medicine and theranostics. It explores the potential of LLMs in this specialized field for patient data management, clinical decision support, and education. Key challenges include hallucinations, limited domain knowledge, and privacy concerns. The paper emphasizes the need for validation and domain adaptation to improve the potential of LLMs in these medical domains.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Large language models, Nuclear medicine, Theranostics, Precision medicine, Review


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Vol 21 - N° 1

P. 33-42 - janvier 2026 Retour au numéro
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  • Toward Integrated Clinical-Computational Nuclear Medicine
  • Faraz Farhadi, Shadi A. Esfahani, Fereshteh Yousefirizi, Monica Luo, Pedro Esquinas Fernandez, Arkadiusz Sitek, Hamid Sabet, Babak Saboury, Arman Rahmim, Pedram Heidari
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  • Seeing More, Treating Smarter : Role of Long-axial Field-of-view PET/CT in the Evolution of Theranostics
  • Pedro L. Esquinas, Fereshteh Yousefirizi, Ian Alberts, Nicolas A. Karakatsanis, Arman Rahmim, Carlos F. Uribe

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