精准医疗正在进入一个新时代，随着人工智能（AI）迅速融入医疗保健，尤其是在肿瘤学领域。人工智能驱动的诊断技术正在彻底改变癌症的诊断、预后和治疗计划。由于癌症仍然是全球最大的死亡原因之一，提高患者预后依赖于早期识别和精确诊断。人工智能技术通过使用复杂的算法、大数据和机器学习，显著提高了癌症诊断的精度、速度和个性化。本文深入探讨了肿瘤学中人工智能的需求及其整合方式。
肿瘤学中人工智能的需求
人工智能非常适合解决肿瘤学诊断面临的一系列问题。传统的诊断方法，如成像、活检和实验室检测，通常依赖于主观且易出错的人类解释。癌症的复杂性，包括广泛的亚型和基因变异，使得准确诊断变得更加困难。此外，由于当前癌症护理中生成的数据量巨大，从基因测序到成像研究，人类医生进行全面分析变得极其困难。
人工智能解决方案在精确组织和评估大型数据集方面表现出色。它们旨在通过发现数据中可能不立即显而易见的模式和相关性，提高诊断精度并降低出错的可能性。
人工智能在癌症诊断中的工作原理
用于肿瘤学的人工智能系统主要依赖于机器学习和深度学习，使计算机能够从大量数据集中学习并进行分类或预测。为了创建这些系统，人工智能模型必须接受大量标记数据的训练，例如患者记录或医学图像，以便识别特定的癌症特征。
a. 图像采集优化
频繁的成像程序使癌症患者暴露于辐射、累积对比剂剂量，有时还需要长时间的检查（如果进行MRI）。将图像从一个高维数据空间转换到另一个高维数据空间是深度神经网络的有效任务。因此，肿瘤学患者可以从多种创新应用中受益，包括减少对比剂/放射示踪剂剂量、更快的MRI采集时间和CT剂量减少。
b. CT剂量减少
深度神经网络可以将低剂量或高噪声的CT图像转换为高剂量或低噪声的表示。基于深度学习重建（DLR）的新方法目前正在开发中，以大幅降低辐射暴露。2019年，两种DLR解决方案获得FDA批准并投入临床使用。基于DLR的重建技术在减少辐射暴露和/或提高图像质量的同时，提供了相当快速的重建时间。最近的一项DLR试点研究描述了一种使用患者特异性先验和超稀疏数据采样或单投影生成的体积断层成像，如果得到证实，这将进一步减少辐射暴露。
c. MRI采集优化
在肿瘤成像中，磁共振成像（MRI）至关重要。自全身MRI问世以来，它不仅可以用作病变表征、局部评估和肿瘤分期的问题解决工具，还可以用作分期、治疗反应评估和监测工具。
长扫描时间可能导致运动伪影、增加成本并给患者带来不适，这是最难处理的问题之一。最近的人工智能进展可能解决这些问题。例如，基于深度学习的技术中的欠采样已被用于加快MRI扫描时间。这些技术包括基于图像的重建、基于k空间的重建、对抗网络和超分辨率等几类。
人工智能在肿瘤学的未来
随着人工智能的发展和普及，人工智能算法很可能会成为癌症治疗的关键组成部分。正在进行的数据隐私、模型开放性和技术公司与医疗保健提供者合作方面的持续发展将部分解决当前的限制。
预计未来人工智能技术将在追踪疾病进程、预测癌症风险甚至提供个性化的预防护理方面更加普遍。通过提高早期检测和诊断准确性，人工智能可以挽救许多生命，并将肿瘤学从被动转变为积极的领域。
结论
人工智能在肿瘤学中的应用正在彻底改变癌症的诊断和治疗。人工智能通过处理大型数据集、减少人为错误和揭示经常隐藏在人类视野之外的模式，解决了传统诊断方法的许多问题。人工智能技术通过优化图像采集、减少辐射暴露和提高MRI扫描时间，提高了癌症诊断的效率和精度。随着这些技术的发展，人工智能将成为精准医疗的关键组成部分，实现更早的诊断、更个性化的治疗方案和更好的患者预后。人工智能有望将肿瘤学从被动转变为积极的领域，为患者在抗击癌症的斗争中带来新的希望。
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