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人工智能在肿瘤的应用论文-人工智能在肿瘤的应用论文题目
C0f3d30c8时间2024-11-12 10:12:50分类应用领域浏览4
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在肿瘤的应用论文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能在肿瘤的应用论文的解答，让我们一起看看吧。
人工智能对于癌症治疗有没有办法？
现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而***整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。
肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。
初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司***发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。
该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。
“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”
Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”
是什么使肺癌如此危险？
肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。
美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。
谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。
来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。
在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了***％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。
这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良***灶切除术是可以避免的。
同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查***0倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。
顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行***活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“***阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。
治疗还谈不上，目前更实用的是诊断，特别是早期诊断预警，然后可能还有些系统能提出更合理的治疗方案的建议，但在药物和手术层面还没明显进展。后续在治疗策略方法药物等方面也会有发展。
这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。
除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？
看病！
是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像辅助诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。
鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良***变
来自德国、法国和美国的一支[_a***_]研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。
前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生
AI下棋已经无敌了，却还会把乌龟错认成***，如今的人工智能已经能做什么？还不能做什么？
AI能做什么？做为一个老司机，我认为换脸AI，衣服消失AI等等都是非常优秀的。
今天说的这个AI，我认为是我见过最牛的：听声还原人相！
图片上半部为声音主人，下半部为AI还原的人脸。
虽然不完美，但已经非常接近了。
它是由麻省理工学院开发，此款AI通过油管上百万的视频片段进行学习训练。有了足够数据及硬件支持，将声音与人脸配对，以及找到两者之间的模式和趋势，“学习”如何重建人脸。
ML模型能够达到0.30-0.35相关联的确切特征（相关范围从-1到1，0表示不相关，1是绝对相关），考虑到各种特征，这一点并不差。
试试这个：
到此，以上就是小编对于人工智能在肿瘤的应用论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在肿瘤的应用论文的2点解答对大家有用。
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