人工智能应用于肿瘤诊疗的最新进展

前言

近十年，精准肿瘤学的进展大大增加了对预测性分析的需求，这种分析使对患者进行筛选和分层治疗成为可能。虽然介导细胞间相互作用的信号传导和转录网络的繁复差异，使基于单个基因或蛋白质功能进行肿瘤标记物开发的研究更加复杂，但组织切片图像的数字化使人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML)工具可应用于数字病理学，这使亚视觉形态学表型的数据挖掘成为可能，并有望最终改善患者管理。本文对各种基于人工智能的数字病理计算方法进行了综述，将人工智能和机器学习工具纳入临床肿瘤学，并讨论了与使用人工智能相关的一些挑战，以及精准肿瘤学未来发展的机遇。

一、人工智能应用于肿瘤诊疗领域的概况

1. 人工智能应用于肿瘤诊疗的主要领域

2. 相关领域的重大进展

二、用于RNA测序试验的新型人工拼接基因内部参照物

1. 基于人工特征的方法

2. 基于深度神经网络的方法

3. 人工智能方法中病理学和肿瘤学的整合

三、人工智能在肿瘤筛查中的应用——以一项跨国乳腺癌筛查研究为例

1. 乳癌筛查评估人工智能系统的构建

2. 乳癌预测中人工智能系统和临床工作者的比较

四、讨论

1. 人工智能在肿瘤诊疗领域临床应用的前景

2. 人工智能在肿瘤诊疗领域临床应用的挑战