人工智能在医学图像分析中的作用
Lu Wang1,2, Shimin Zhang3, Nan Xu2
1Shengjing Hospital of China Medical University, Shenyang, Liaoning 110004, China.
Chinese medical journal
|October 24, 2025
概括
人工智能 (AI),包括深度学习和大型语言模型 (LLM),正在彻底改变用于诊断和预后的医学图像分析. 这篇评论详细介绍了人工智能的进展,挑战和该领域的未来趋势.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 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:
- 人工智能 (AI) 和深度学习,特别是卷积神经网络,已经显著推进了医疗图像分析.
- 大型语言模型 (LLM) 正在成为这个领域的强大工具.
- 人工智能正在改变图像增强,细分和检测,影响诊断和预后.
研究的目的:
- 提供医学图像分析中最近人工智能进展的概述.
- 分析人工智能技术在该领域的方法趋势,优势和缺点.
- 讨论未来的研究轨迹和AI在医学成像中的临床应用.
主要方法:
- 对医学图像分析中人工智能的最新文献的审查.
- 对人工智能方法的分析,包括深度学习和法学士.
- 讨论研究热点转移和临床挑战解决中的表现.
主要成果:
- 人工智能,包括LLM,在医学图像分析任务中显示出变革的潜力.
- 人工智能应用在预处理和后处理方面取得了重大进展.
- 有限研究全面调查了最近的AI进步,研究趋势和临床表现.
结论:
- 人工智能正在从根本上重塑医学图像分析,提供新的诊断和预后能力.
- 需要进一步的研究来应对临床挑战并优化AI性能.
- 未来的趋势指向综合人工智能解决方案,用于全面的医学图像解释.
