人工智能在泌尿病恶性瘤诊断和预后:目前的状态和未来的前景

科学领域:

• 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
• 在瘤学瘤学.
• 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) 越来越多地用于诊断尿道系统内的恶性瘤.
• 主要的泌尿癌包括前列腺癌,膀癌和细胞癌 (RCC).
• 人工智能集成成像,病理学和分子数据,以提高诊断准确性和可重现性.

研究的目的:

• 审查人工智能的当前应用在诊断和预测泌尿癌的预后.
• 突出技术创新和人工智能的进步,用于泌尿癌诊断.
• 讨论人工智能在泌尿病学中的临床翻译的挑战和未来机会.

主要方法:

• 对前列腺癌中人工智能应用的审查,包括多参数MRI和数字病理学.
• 分析深度学习模型用于检测膀癌,使用CT/MRI的囊镜和放射学.
• 检查人工智能与CT/MRI和RCC分类和预后的多omics数据的整合.

主要成果:

• 人工智能改善了前列腺癌中的病变局部化和格里森评分.
• 人工智能可实现实时细分和在膀癌中进行非侵入性生物标志物预测 (例如PD-L1).
• 人工智能有助于RCC亚型分类和个性化治疗预测.

结论:

• 人工智能在提高泌尿病恶性瘤的诊断和预后方面显示出显著的前景.
• 解决数据标准化,概括性,解释性和监管合规性方面的挑战对于临床采用至关重要.
• 人工智能集成为泌尿病学中更精确和个性化的癌症护理提供了机会.