放射学中的人工智能:改变癌症检测和诊断
Shubham Gupta1, Ashirwad P2, G Harsha Vardhan Reddy3
1Radiology, University of Jammu, Jammu, IND.
Cureus
|December 15, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过改善各种癌症的病变检测和分析来增强瘤成像. 人工智能显示出作为个性化,数据驱动的癌症护理协作工具的承诺,尽管普遍性和可解释性的挑战仍然存在.
科学领域:
- 放射性瘤学 放射性瘤学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在放射性瘤学中变得必不可少,用于图像解释,瘤分析和临床决策.
- 人工智能应用在主要癌症类型中迅速发展,包括乳腺,肺,前列腺,大脑,胃肠道和转移性疾病.
研究的目的:
- 审查放射性瘤学的最先进的人工智能发展.
- 探索人工智能与各种成像模式的整合及其对工作流程的影响.
- 确定挑战,并提出在临床实践中有效实施人工智能的策略.
主要方法:
- 专注于深度学习,放射学和放射基因组学框架.
- 对各种癌症类型和成像方式 (CT,MRI,PET/CT,乳房影像) 的AI应用进行分析.
- 检查人工智能对工作流程,报告和放射科医生的效率的影响.
主要成果:
- 人工智能在病变检测,细分,风险预测和分子表型推断方面取得了显著改进.
- 人工智能性能指标往往与经验丰富的放射科医生相匹配或超过.
- 人工智能集成影响工作流程分拣,报告标准化和放射科医生的效率.
结论:
- 关键的挑战包括模型通用性,数据孤岛,监管问题,以及需要可解释的人工智能.
- 诸如联合学习和数据协调等策略对于有效实施至关重要.
- 人工智能被定位为数据驱动的合作伙伴,在精准医学中进行个性化瘤成像.
