利用人工智能转变胸部放射治疗肺结节和肺癌:应用,挑战和未来方向
Geewon Lee1,2, Hwan-Ho Cho3, Dong Young Jeong1
1Department of Radiology and Center for Imaging Science, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine.
Journal of thoracic imaging
|November 17, 2025
概括
人工智能 (AI) 从专家系统演变为深度学习和医疗图像分析的变压器,特别是在检测肺结节和癌症方面. 评估AI的人工智能
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 放射学中的人工智能
- 胸部放射学 胸部放射学
背景情况:
- 人工智能在医学图像解释中的历史演变,从专家系统到数据驱动的方法.
- 放射学和医学成像中的深度学习的兴起.
- 适应变压器架构用于医疗图像分析.
研究的目的:
- 审查AI应用在医学图像解释中的历史进展.
- 探索AI在肺结节和肺癌检测,表征和风险预测中的作用.
- 讨论新兴的AI方法,如基础模型和胸部放射学中的多式人工智能.
主要方法:
- 对应用在医学图像解释中的AI方法的文献综述.
- 专注于人工智能在肺结节和肺癌分析中的应用.
- 探索基础模型,多式联络人工智能和多原子方法.
- 讨论在现实世界临床环境中评估AI性能的方法.
主要成果:
- 人工智能在检测肺结节,评估特征和预测癌症风险方面表现出有效性.
- 人工智能被用于各种肺癌临床需求,包括预后,突变识别和治疗反应.
- 变压器架构和先进的人工智能模型在医疗图像分析中显示出前景.
结论:
- 人工智能已经显著提升了医学图像解释,特别是在胸部放射学中.
- 人工智能的不断发展需要强大的评估方法来确定其临床效用.
- 未来的方向包括基础模型,多式人工智能,以及用于肺结节和癌症分析的多原子集成.
