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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:程兆瑞 王彤[1] CHENG Zhao-rui;WANG Tong(Emergency Department,The Eighth Affiliated Hospital,Sun Yat-sen University,Shenzhen 518033,China)
机构地区:[1]中山大学附属第八医院急诊科,广东深圳518033
出 处:《中山大学学报(医学科学版)》2023年第6期903-909,共7页Journal of Sun Yat-Sen University:Medical Sciences
基 金:国家自然科学基金(81070125,81270213,81670306)。
摘 要:随着人工智能(AI)技术在医学领域的迅速发展,AI模型在肝细胞癌(HCC)诊断、预测预后和疗效方面展现了巨大的潜力。AI技术包括计算搜索算法、机器学习(ML)和深度学习(DL)模型。基于组织病理学、放射学图像及相关分子标志物,利用ML或DL算法提取关键信息,建立的诊断或预测模型有望作为决策辅助工具应用于临床。然而,AI模型的应用尚存在局限性,需要进一步的技术支持、大规模临床验证和监管批准。本文总结了人工智能技术在肝细胞癌诊断、复发及预后预测方面研究进展,特别关注放射组学、组织病理学及分子标志物相关数据。With the rapid development of artificial intelligence(AI)technology in the field of medicine,AI models show great potential in the diagnosis,prognosis and efficacy prediction of hepatocellular carcinoma(HCC).AI techniques include computational search algorithms,machine learning(ML)and deep learning(DL)models.Based on histopatholo⁃gy,radiomics and related molecular markers,the ML or DL algorithm is used to extract key information and then establish the diagnosis or prediction model,which may serve as a tool to aid in clinical decision-making.Further technical support,large-scale clinical validation and regulatory approvals are still needed due to the limitations on the application of AI mod⁃els.This review summarizes the advances of AI in HC diagnosis,prediction of recurrence and prognosis,and highlights the radiomics,histopathology and molecular marker data.
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