用于口腔癌的诊断和选的人工智能:以临床医生为中心的叙事审查
Shin-Ichiro Hiraoka1, Kohei Kawamura2, Ryo Akiyama2
1Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Graduate School of Dentistry, The University of Osaka, Osaka, Japan. hiraoka.shin-ichiro.dent@osaka-u.ac.jp.
International journal of clinical oncology
|March 12, 2026
概括
人工智能 (AI) 对口腔状细胞癌 (OSCC) 的早期检测和决策在各种成像技术中显示出希望. 需要进一步验证,以确保可靠的临床实施和患者的益处.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学中使用人工智能
- 口腔病理学 口腔病理学
背景情况:
- 早期诊断口腔状细胞癌 (OSCC) 是至关重要的,因为生存率取决于阶段.
- 人工智能 (AI) 在检测OSCC和使用各种成像方式帮助临床决策方面提供了潜在的进步.
研究的目的:
- 审查人工智能在口腔状细胞癌 (OSCC) 检测和管理中的应用现状.
- 综合来自对AI在临床成像,放射学,光学成像和OSCC数字病理学中的作用的同行评审研究的发现.
主要方法:
- 对PubMed索引的英语语言研究进行叙述性审查,截至2025年10月.
- 优先考虑潜在的设计,外部验证和可解释的AI模型.
- 专注于临床任务:病变分类,结节转移预测,边缘评估和基于组织病理学的诊断.
主要成果:
- 深度学习模型在临床图像中显示了OSCC/OPMD分类的高精度,具有有希望但可变的概括性.
- 放射学 (放射学,深度学习) 的AI增强了风险分层和节点转移预测.
- 光学成像和人工智能证明了边际评估和分类的可行性;数字病理学人工智能接近专家分类,但需要更多的前性验证.
结论:
- 对于OSCC的AI系统正在向临床相关性迈进.
- 证明外部有效性,临床医生在循环中的表现以及对患者结果的影响对于采用至关重要.
- 务实性试验和透明的报告对于OSCC中AI的公平临床益处是必要的.
