质母细胞瘤诊断中的人工智能:整合MRI,组织病理学和分子分析
Ghasem Ahangari1, Hamid Norioun1, Shadi Ghaemi2
1Department of Medical Genetics, Institute of Medical Biotechnology, National Institute of Genetic Engineering and Biotechnology (NIGEB), Iran; Brain and Artificial Intelligence Scientific Group, Institute of Medical Biotechnology, National Institute of Genetic Engineering and Biotechnology (NIGEB), Tehran, Iran.
Cancer treatment and research communications
|November 27, 2025
概括
人工智能 (AI) 显示出增强脑瘤诊断的前景,但临床采用面临障碍. 克服可解释性,数据异质性和验证方面的挑战对于将AI整合到常规护理中至关重要.
科学领域:
- 神经瘤学神经瘤学
- 医学成像分析 医学成像分析
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 质瘤是具有诊断挑战的侵略性脑瘤.
- 目前的诊断方法 (MRI,组织病理学) 在灵敏度和速度上有局限性.
- 人工智能 (AI),特别是深度学习,为提高诊断精度和效率提供了潜力.
研究的目的:
- 系统地审查AI在脑瘤诊断中的应用.
- 检查AI在质瘤分级,亚型分化和预测中的作用.
- 确定人工智能融入临床实践的障碍和促进因素.
主要方法:
- 在主要数据库 (IEEE Xplore,Scopus,Web of Science,PubMed) 进行系统的文献搜索,截至2025年7月.
- 专注于人工智能在MRI,fMRI和PET中的应用,用于脑瘤诊断.
- 由于研究异质性而导致叙事综合,使用纽卡斯尔-太华和柯克兰尺度进行质量评估.
主要成果:
- 人工智能在像BraTS挑战这样的基准上表现强.
- 临床翻译受到有限的模型解释性和数据异质性的阻碍.
- 障碍包括不一致的报告,缺乏潜在的验证,以及可靠性和临床医生的信任问题.
结论:
- 人工智能具有作为脑瘤诊断决策支持工具的潜力,补充现有方法.
- 常规采用需要多中心验证,标准化报告和偏差缓解.
- 进一步的研究应侧重于成本效益和患者的结果效益,以获得临床证明.
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