早期胃癌的人工智能辅助诊断:当前的做法和未来的前景

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 在瘤学瘤学.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 胃癌 (GC) 是全球癌症发病率和死亡率的主要原因,对公共卫生造成重大负担.
• 准确的早期诊断GC,特别是早期胃癌 (EGC),对于有效的治疗和改善患者的结果至关重要.
• 由于内镜师的经验和疲劳,传统的组织病理学检查可能会出现诊断错误,导致诊断不足.

研究的目的:

• 通过使用内镜图像,回顾人工智能辅助早期胃癌 (EGC) 诊断的最新进展.
• 评估AI在识别EGC,确定瘤分化,入侵深度和病变边界方面的作用.
• 讨论人工智能应用在EGC诊断中的前景和局限性.

主要方法:

• 对各种应用人工智能技术对胃癌检测内镜图像的研究进行了综述.
• 在识别EGC,分类差异化,评估入侵深度和划定损伤边界方面分析AI性能.
• 综合关于人工智能在EGC诊断中的有效性和挑战的发现.

主要成果:

• 人工智能显著提高了从内镜图像中提取异常信息的能力,提高了EGC检测率.
• 人工智能应用在通过更早,更准确的诊断来提高患者存活率方面表现有前途.
• 人工智能在关键的诊断方面提供帮助,包括EGC识别,区分,入侵深度评估和边界划分.

结论:

• 人工智能显示出相当大的潜力,作为一种有价值的工具,用于早期诊断胃癌.
• 人工智能辅助诊断可以帮助克服与内镜检查中人类错误相关的局限性.
• 尽管有前途的应用,但仍然存在重大挑战,需要在EGC中进一步讨论AI的前景和局限性.