人工智能使瘤诊断和治疗成为可能:现状,突破和挑战

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 人工智能的人工智能
• 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.

背景情况:

• 癌症是全球领先的健康威胁,需要在早期检测,诊断和治疗方面取得进展.
• 人工智能 (AI) 在瘤学中的整合正在加速,这是由于大型数据集,计算进步和深度学习 (DL) 创新.

研究的目的:

• 综合人工智能应用在瘤学连续的增长.
• 批判性地检查阻碍AI在癌症护理中的临床部署的挑战.
• 提供关于尖端人工智能进步和精密瘤学的未来方向的最新信息.

主要方法:

• 关于人工智能在瘤学中的应用的最新文献的审查和综合.
• 在癌症研究和临床实践中采用人工智能的关键驱动因素的分析.
• 检查人工智能驱动瘤学的转化挑战和未来前景.

主要成果:

• 人工智能应用越来越多地被整合到整个瘤学工作流程中,包括查,诊断,决策支持和个性化治疗.
• 新兴的人工智能进步包括多模式学习,可解释的人工智能 (XAI) 和人工智能驱动的药物发现.
• 显著的翻译挑战阻碍了人工智能工具在瘤学中的广泛临床部署.

结论:

• 人工智能具有巨大的潜力,可以改变精确瘤学,通过改进的诊断和个性化治疗来提高患者的治疗结果.
• 解决翻译性挑战对于实现人工智能在癌症护理中的全部临床影响至关重要.
• 未来的研究应该专注于整合先进的AI技术,以推动下一代人工智能驱动的精密瘤学.