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探索放射肿瘤学的通用人工智能

导读 据估计,美国每年有 60 万人死于癌症。除了手术、化疗和免疫疗法之外,放疗已被证明是近 50-70% 癌症患者的标准且有效的治疗选择。放射...

据估计,美国每年有 60 万人死于癌症。除了手术、化疗和免疫疗法之外,放疗已被证明是近 50-70% 癌症患者的标准且有效的治疗选择。

放射治疗涉及六个基本阶段:初步咨询、模拟、治疗计划、治疗实施、治疗验证和患者随访。随着人工智能(AI)的出现,放射治疗正在经历重大变革。

人工智能在自动分割、肿瘤分期、图像配准、自动治疗计划、质量保证和结果预测方面达到了人类水平的准确性,大大提高了放射治疗的准确性、精确性和效率。

根据Meta-Radiology最近发表的一篇评论,开创性的 AGI 模型(例如 GPT-4 和 PaLM 2)以及大型视觉模型(LVM)(例如 Segment Anything Model (SAM))能够处理大量文本和成像数据, 分别。

AGI 以其在少样本和零样本学习方面的先进能力而著称,为开发高度稳健和通用的人工智能模型提供了一条途径。这些模型对于无缝有效地融入放射肿瘤学的各个方面至关重要。

他们发现,视觉数据与法学硕士的融合还创建了强大的多模式模型,可以阐明微妙的临床模式。总之,AGI 有潜力促进向数据驱动的个性化放射治疗的转变。作者强调,这些模型应该补充人类的专业知识和护理。

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