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影像组学和深度学习等人工智能方法已在头颈部疾病筛查、诊断与鉴别诊断、分期分级、疗效评估与预测以及预后预测等方面显示出明显的优势,为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据,提升了诊疗效果。与此同时,人工智能在头颈部疾病应用方面也面临巨大挑战,只有以患者为中心和解决临床问题为原则设计好人工智能研究方案,充分发挥多学科交叉的优势,做好产学研成果转化,人工智能才能在临床上真正发挥作用,才能真正实现源于临床、走进临床和高于临床的目标,才能真正推进人工智能的健康发展,更好地造福患者。

作者:曲晓霞;鲜军舫

来源:中华放射学杂志 2022 年 56卷 2期

知识库介绍

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作者:
曲晓霞;鲜军舫
来源:
中华放射学杂志 2022 年 56卷 2期
标签:
头颈部肿瘤 人工智能 影像组学 深度学习
影像组学和深度学习等人工智能方法已在头颈部疾病筛查、诊断与鉴别诊断、分期分级、疗效评估与预测以及预后预测等方面显示出明显的优势,为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据,提升了诊疗效果。与此同时,人工智能在头颈部疾病应用方面也面临巨大挑战,只有以患者为中心和解决临床问题为原则设计好人工智能研究方案,充分发挥多学科交叉的优势,做好产学研成果转化,人工智能才能在临床上真正发挥作用,才能真正实现源于临床、走进临床和高于临床的目标,才能真正推进人工智能的健康发展,更好地造福患者。