人工智能能预测癌症风险,我们已经到了吗? 在癌症类型中进行全面的综述

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 癌症是全球主要的死亡原因,给公共卫生带来了重大挑战.
• 癌症风险预测的传统流行病学模型在复杂的多维数据方面存在局限性.
• 人工智能 (AI) 是一个有希望的方法来克服癌症研究中的这些局限性.

研究的目的:

• 审查人工智能技术的现状及其适用于癌症研究中的各种数据类型的适用性.
• 综合分析AI在19种不同的癌症类型中的应用.
• 讨论人工智能的临床整合,局限性和瘤学的未来前景.

主要方法:

• 检查人工智能技术的现状,包括它们的优势和数据类型兼容性.
• 对人工智能在膀,乳腺,宫,结直肠,子宫内膜,食道,胃,妇科,头,血液,脏,肝脏,肺,黑色素瘤,卵巢,胰腺,前列腺,甲状腺和整体癌症中的应用进行系统的文献分析.
• 在癌症预测研究中使用的AI模型,性能指标和暴露变量的评估.

主要成果:

• 人工智能技术显示出在大型异质癌症数据集中识别复杂模式的潜力.
• 该审查涵盖了广泛的癌症,详细介绍了特定的人工智能模型应用及其评估结果.
• 分析突出了AI模型实施和报告在不同癌症类型中的差异.

结论:

• 人工智能提供了一个强大的工具,可以超越传统的流行病学方法来提高癌症风险预测.
• 人工智能在瘤学中的应用正在扩大,对临床实践有很大的潜力.
• 需要进一步的研究来解决局限性问题,并优化人工智能集成,以改善癌症结果.