基于图像的高等级结质瘤模型的进步可能会加速

科学领域:

• 神经瘤学神经瘤学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 高度质瘤是具有不良预后的侵袭性脑瘤.
• 最近人工智能和成像技术的进步为优化治疗策略提供了潜力.
• 目前这些进展的临床整合是有限的.

研究的目的:

• 审查人工智能和基于图像的模型的最新研究,用于高等级的质瘤治疗.
• 识别阻碍这些先进技术临床应用的障碍.
• 讨论对高度质瘤患者的终身护理和立法方面,特别是在意大利.

主要方法:

• 关于2022年上半年发表的主要研究的文献综述.
• 分析研究设计,方法和样本大小.
• 对息护理和立法框架的审查.

主要成果:

• 在人工智能和成像方面取得了重大进展,以优化质瘤治疗.
• 关键障碍包括小样本规模和方法异质性.
• 高度质瘤患者的生命末期护理往往是不够的和延迟的.

结论:

• 加快人工智能和成像的临床转化需要解决研究和实施的挑战.
• 加强息护理和调整立法工具对于改善患者的治疗结果和终身支持至关重要.