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近年来,人工智能(AI)飞速发展,其深入服务医疗的需求也日益增多,助力妇科恶性肿瘤的诊断、分期和治疗刻不容缓。本研究汇总近10年国内外相关研究,总结AI在妇科恶性肿瘤中的应用进展,列举出27项代表研究(包括子宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢上皮性癌各9项),发现目前在妇科恶性肿瘤领域,主要通过深度学习的多种算法将阴道镜图像、子宫颈细胞学图像、磁共振成像(MRI)图像、超声图像进行定位、分割,从而指导疾病的预测和诊疗。AI在妇科恶性肿瘤领域的应用价值和潜力巨大,可以更加准确地为妇科恶性肿瘤的预防和诊疗提供帮助,实现精准医学的目标。

作者:陈敏欣;郜意;康玉;徐丛剑

来源:中华妇产科杂志 2022 年 57卷 1期

知识库介绍

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作者:
陈敏欣;郜意;康玉;徐丛剑
来源:
中华妇产科杂志 2022 年 57卷 1期
近年来,人工智能(AI)飞速发展,其深入服务医疗的需求也日益增多,助力妇科恶性肿瘤的诊断、分期和治疗刻不容缓。本研究汇总近10年国内外相关研究,总结AI在妇科恶性肿瘤中的应用进展,列举出27项代表研究(包括子宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢上皮性癌各9项),发现目前在妇科恶性肿瘤领域,主要通过深度学习的多种算法将阴道镜图像、子宫颈细胞学图像、磁共振成像(MRI)图像、超声图像进行定位、分割,从而指导疾病的预测和诊疗。AI在妇科恶性肿瘤领域的应用价值和潜力巨大,可以更加准确地为妇科恶性肿瘤的预防和诊疗提供帮助,实现精准医学的目标。