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Updated: Jul 20, 2026
08:06
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Published on: June 16, 2022
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神经网络在耳鼻喉科的应用和挑战 (综述)
Iulian-Alexandru Taciuc1, Mihai Dumitru2, Daniela Vrinceanu2
1Department of Pathology, 'Carol Davila' University of Medicine and Pharmacy, 020021 Bucharest, Romania.
Biomedical reports
|May 20, 2024
概括
人工智能 (AI),特别是神经网络 (NN),在医疗保健领域具有潜力. 本综述探讨了耳鼻喉研究中的NN应用,强调了当前的局限性和改进人工智能集成的未来方向.
科学领域:
- 医学研究 医学研究
- 计算机科学 计算机科学
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在包括医学在内的各个研究领域越来越重要.
- 关于人工智能在日常医疗程序中的实际整合,仍然存在关键问题.
- 神经网络 (NN) 是人工智能发展的一个重要领域,具有潜在的医疗应用.
研究的目的:
- 审查用于AI开发的可用神经网络 (NN) 类型.
- 讨论NNs的优点,缺点和实际应用.
- 总结NN在耳鼻喉 (ENT) 研究中的应用,从诊断到治疗.
主要方法:
- 审查关于神经网络 (NN) 和它们在医学研究中的应用现有的文献.
- 专注于在耳鼻喉 (ENT) 研究领域使用NNs的研究.
- 分析这些研究中AI模型报告的准确性和局限性.
主要成果:
- 神经网络,特别是卷积性NN,在ENT研究中显示出有前途的诊断和治疗管理能力.
- 在人工智能辅助的ENT研究中报告的准确性在70%至98%之间.
- 许多研究在有限的患者队列 (<100名患者) 上训练了AI模型,这表明需要更大的数据集.
结论:
- 了解NN类型对于在医学中推进AI至关重要.
- 结合多种NN类型可以克服当前AI在准确性和数据相关性方面的局限性.
- 缺乏标准化的AI研究协议阻碍了数据的一致性和透明度,影响了耳鼻科和其他医疗领域的AI发展.
