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借力多模态数据融合推动精准肿瘤学的发展 [复制链接]

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北京手足癣医院地址 http://news.39.net/bjzkhbzy/210114/8590007.html

简评

目前的人工智能技术对肿瘤的诊断和治疗预测发展很快,集中于图像识别和诊断,存在很大的优势,但是主要是单一模态的模型,本综述介绍了目前开发的多模态的AI模型,能够融合多种类型的图像和数据,这是未来AI在医学领域应用的方向,更加贴近临床,有利于在临床场景中的应用。

摘要

定量生物标志物开发的进展加速了对癌症患者的数据探索的新型方法的出现。然而,大多数方法仅限于单一模式的数据,多模式融合的方法相对不发达。融合先进分子诊断、影像学和组织图像的多模态融,以及临床数据编码后的多模式融合,超越了基因组学和标准分子技术,为推进精准肿瘤学的发展提供了机会。然而,大多数医学数据集仍然过于分散,无法进行现代机器学习技术的训练,解决这一问题存在很大的挑战。数据工程学、计算机分析方法,处理异质化的生物医学数据来合成模型,在生物医学研究中是成功的必要条件。本综述中,我们利用人工智能方法对如何开发合成互补的多模态融合模型,提供了我们的意见。沿着这个方向前进将产生多模式的生物标志物类别,在未来十年将推动精准肿瘤学领域的发展。

详见下文

翻译:袁紫旭

简评:袁紫旭

编辑:蔡小六

审核:袁紫旭

专家介绍

袁紫旭主治医师

医学博士

袁紫旭,医学博士,医院结直肠外科,美国外科医师学院会员(ACS),广东省保健协会肠道保健分会常务委员,-年在美国FredHutchinson癌症中心及华盛顿大学医学中心结直肠外科进行访问及工作,在AnnalsSurgery,BJC、CDD、IJO,WJG等国外著名期刊发表第一作者SCI论文10多篇,他引余次。年荣获“广东省科技进步一等奖”,主持多项国家及省自然基金项目,擅长胃肠道肿包括结直肠癌和胃癌的微创治疗,提倡保肛保功能手术,专注于腹膜转移癌诊治。

门诊时间

周六上午

◆单纯手术治疗病理分期为T3N0阴性切缘的直肠癌患者局部复发的危险因素◆多个阑尾炎风险预测模型在疑诊为阑尾炎患者中的预测效能评估◆CRS和HIPEC治疗结直肠癌亚型印戒细胞癌合并癌腹膜转移的回顾性分析

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