19、人工智能在疾病诊断中的应用

人工智能在疾病诊断中的应用

1. 癌症诊断中的人工智能

人工智能在癌症诊断领域展现出了巨大的潜力，不同类型的癌症诊断采用了多种人工智能技术。
- 上皮性卵巢癌 ：通过深度学习技术，可以从高级别浆液性卵巢癌的CT图像中提取关键生物标志物信息，从而预测患者的复发情况。
- 乳腺癌 ：
- 决策树（DT）规则，如加权模糊决策树（wFDT），用于生存分析。
- 多模型深度神经网络（MDNNMD）被用于乳腺癌预测。
- LYmph Node Assistant（LYNA）深度学习算法，减少了从活检样本（前哨淋巴结）中识别乳腺癌的误差。
- DeepSEA转录因子结合分类器揭示了风险位点（SNP: rs4784227）与FOXA1的紧密相互作用。
- 前列腺癌 ：
- 人工神经网络（ANN）用于前列腺癌诊断，将阳性病例（假阳性）的误差降低，灵敏度达到90%。
- XmasNet在病变分类方面表现出色，准确率达到84%。
- 深度卷积神经网络（DCNN）结合深度学习，在区分前列腺癌患者和良性病例方面学习到了更好的判别标准。
- 皮肤癌 ：卷积神经网络（CNN）在区分皮肤癌方面表现优于专家。
- 肾上腺病变 ：基于机器学习的定量纹理分析（QTA）能够清晰地显示亚临床嗜铬细胞瘤、低脂腺瘤（LPA）和肾上腺偶发瘤之间的区别。J48分类器在肾上腺病变的磁共振成像（MRI）诊断中表现优于专家。
- 甲状腺癌 <