人工智能技术在结直肠癌治疗干预中的当前影响和挑战

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 结肠直肠癌 (CRC) 是全球癌症死亡的主要原因,晚期诊断的生存率很低.
• 早期检测显著提高了CRC存活率,但目前的查方法有局限性.
• 计算机辅助系统,特别是人工智能 (AI),在CRC查和诊断方面提供了有前途的进展.

研究的目的:

• 审查和总结用于结直肠癌 (CRC) 治疗干预的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型.
• 确定AI用于CRC治疗的应用中的差距和挑战.

主要方法:

• 审查各种ML和DL模型,包括人工神经网络 (ANN),k-最近邻居 (KNN) 和支持向量机器 (SVM).
• 在CRC中探索用于查,诊断,分期和治疗预测的AI工具.
• 对针对CRC的AI驱动治疗干预现有文献的分析.

主要成果:

• 人工智能,ML和DL模型展示了准确的CRC查,诊断和分期的潜力.
• 这些模型可以帮助预测CRC患者的精确和个性化治疗选择.
• 在应用人工智能用于早期CRC检测和管理方面取得了重大进展.

结论:

• 人工智能,ML和DL对改善结肠直肠癌的早期检测,诊断和个性化治疗具有重大承诺.
• 需要进行进一步的研究,以解决CRC治疗中AI实施的现有差距和挑战.
• 人工智能驱动的方法有望彻底改变CRC患者的护理和治疗结果.