人工智能在肿瘤影像学中的应用进展OA
Application progress of artificial intelligence in tumor imaging
医学影像学在肿瘤诊疗中不可或缺,但传统方法存在主观判读差异、早期病灶识别困难等突出问题.近年来,人工智能(AI)技术的突破为肿瘤影像学带来了全新的变革,借助机器学习和深度学习技术,AI显著提升了肿瘤早期检测的敏感性、手术精度、预后评估的准确性及治疗决策的个体化水平.该文系统综述了AI技术在肿瘤影像学中的发展历程、核心应用场景,分析了当前面临的挑战,并展望了未来发展方向,旨在为构建AI驱动的精准肿瘤诊疗体系提供理论支撑.
Medical imaging plays an indispensable role in tumor diagnosis and treatment,but traditional methods are plagued by prominent issues,including subjective interpretation and challenges in early lesion detection.In recent years,breakthroughs in artificial intelligence(AI)have brought a paradigm shift to tumor imaging.By leveraging machine learning and deep learning techniques,AI has substantially enhanced the sensitivity of early tumor detection,surgical precision,the accuracy of prognostic prediction,and the personalization of therapeutic decision-making.This article provides a systematic review of the developmental trajectory and core applications of AI in tumor imaging,analyzes current challenges,and outlines future directions,with the aim of offering theoretical support for the establishment of an AI-driven precision oncology diagnostic and treatment system.
高留刚;张恒;张宇涛;倪昕晔;杨冠羽;祝因苏
210000 江苏 南京,东南大学 计算机科学与工程学院||213000 江苏 常州,南京医科大学第三附属医院 放疗中心213000 江苏 常州,南京医科大学第三附属医院 放疗中心213000 江苏 常州,南京医科大学第三附属医院 放疗中心213000 江苏 常州,南京医科大学第三附属医院 放疗中心210000 江苏 南京,东南大学 计算机科学与工程学院210009 江苏 南京,南京医科大学附属肿瘤医院/江苏省肿瘤医院/江苏省肿瘤防治研究所 影像中心
人工智能肿瘤影像学早期检测预后预测
Artificial intelligenceTumorImagingEarly detectionPrognostic prediction
《中国肿瘤外科杂志》 2026 (1)
22-30,9
国家自然科学基金(82441021)江苏省肿瘤医院移山计划项目(YSZD/PY202410)
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