人工智能从肺癌的整片图像中预测EGFR突变:系统审查和元分析
Mai Hanh Nguyen1, Minh Huu Nhat Le2, Anh Tuan Bui3
1International Ph.D. Program in Cell Therapy and Regenerative Medicine, College of Medicine, Taipei Medical University, Taipei 110, Taiwan; Pathology and Forensic Medicine Department, 103 Military Hospital, Hanoi, Vietnam; AIBioMed Research Group, Taipei Medical University, Taipei 110, Taiwan.
人工智能 (AI) 在从病理图像中预测肺癌中的表皮生长因子受体 (EGFR) 突变方面表现有希望. 虽然人工智能模型显示出潜力,但在个性化肺癌治疗中需要进一步细化临床应用.
科学领域:
- 数字病理学和瘤学中的人工智能.
- 基因组突变检测和向治疗.
- 对诊断准确性的系统审查和元分析.
背景情况:
- 表皮生长因子受体 (EGFR) 突变对于向的肺癌治疗至关重要.
- 准确的EGFR突变检测对于个性化治疗策略至关重要.
- 人工智能 (AI) 为从数字病理图像中识别EGFR突变状态提供了一种新的方法.
结论:
- 人工智能模型显示,使用整个幻灯片图像 (WSIs) 在肺癌中进行非侵入性EGFR突变预测的潜力.
- 目前的人工智能模型的准确性和精度需要进一步改进,以便在临床上得到广泛采用.
- 未来的研究应该专注于增强人工智能算法,对更大的数据集进行验证,以及为肺癌管理进行临床整合.
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