Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Artificial intelligence in oncology: areas of application, prospects and limitations
3
Zitationen
6
Autoren
2022
Jahr
Abstract
Современная медицина и онкология, в частности, находятся в шаге от широкого внедрения искусственного интеллекта в повседневную врачебную практику. В статье описаны наиболее удачные проекты, демонстрирующие участие искусственного интеллекта в диагностике и прогнозировании течения онкологических заболеваний. Проанализированы существующие системы принятия врачебных решений, включающие модули диагностики онкологических заболеваний на основе нейронных сетей. Впервые показаны ограничения применения искусственного интеллекта в онкологии и описаны способы их преодоления. Методы искусственного интеллекта доказали свою эффективность при анализе изображений (рентгеновских снимков, гистологических срезов) и могут применяться для поддержки принятия врачебных решений. Огромный массив накопленных знаний о молекулярно-биологической природе опухолей находит практическое применение для назначения лечения и прогноза течения заболевания за счет обработки алгоритмами машинного обучения. Искусственный интеллект может стать ключом к повышению эффективности оказания медицинской помощи при онкологических заболеваниях.
Ähnliche Arbeiten
TNM Classification of Malignant Tumours
1987 · 16.123 Zit.
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.953 Zit.
Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening
2011 · 10.881 Zit.
The American Joint Committee on Cancer: the 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM
2010 · 9.139 Zit.
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
2018 · 8.762 Zit.