在结直肠多监测中的机器学习:在内镜后粘膜切除后的随访中发生的范式转变
1Department of Gastroenterology and Hepatology, Federal Research Center of Nutrition, Biotechnology and Food Safety, Moscow 115446, Russia. vasily.isakov@gmail.com.
World journal of gastroenterology
|June 11, 2025
概括
机器学习 (ML) 模型可以比传统方法更有效地预测内镜粘膜切除 (EMR) 后结直肠聚的复发. 由人工智能驱动的工具通过整合患者数据来进行个性化风险评估来改善监测.
科学领域:
- 胃肠病学和医疗信息学
- 机器学习在医疗保健中的应用.
背景情况:
- 结肠直肠多是结肠直肠癌的前体,内镜粘膜切除 (EMR) 是一种常见的治疗方法.
- 在EMR后的高复发率需要改进超越传统的多评估的监测策略.
- 目前的监测方法可能错过了聚复发的关键风险因素.
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