人工智能在神经内分泌肺癌诊断和治疗中的应用:系统性审查
Sindhu C Pokhriyal1, Abhishek Shukla2, Uma Gupta1
1Internal Medicine, One Brooklyn Health - Interfaith Medical Center, Brooklyn, USA.
Cureus
|June 24, 2024
概括
人工智能 (AI) 提高了肺部神经内分泌瘤 (NET) 的诊断. 人工智能算法分析医疗数据,以改善这些复杂的肺部瘤的早期检测和患者管理.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 神经内分泌瘤 (NETs) 是一组多样化的癌症,需要准确的诊断才能有效管理.
- 肺 NET 的常规诊断方法面临挑战,包括主观解释和与其他疾病重叠的特征.
研究的目的:
- 提供人工智能 (AI) 应用在诊断肺部神经内分泌瘤 (NETs) 的全面概述.
- 突出AI在克服目前肺 NET 诊断方法的局限性方面的潜力.
主要方法:
- 审查当前的人工智能技术,包括机器学习和深度学习算法.
- 分析AI处理大量放射性图像,组织病理学和临床数据数据集的能力.
- 在计算机辅助检测,分类和定量成像分析中探索AI应用.
主要成果:
- 人工智能在医疗数据中识别复杂模式,以改善肺 NET 诊断方面显示出重大潜力.
- 人工智能算法显示了持续学习能力,随着时间的推移提高了诊断准确性和效率.
- 特定的人工智能工具在CT扫描上对结节检测和使用PET成像进行瘤特征表示希望.
结论:
- 人工智能驱动的工具为肺 NET 的早期检测和风险分层提供了一个有希望的途径.
- 人工智能集成可以为肺 NET 患者提供更全面的诊断评估和个性化治疗计划.
- 人工智能的进步正在彻底改变肺神经内分泌瘤的诊断环境.
