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人工智能 (AI) 是指计算机科学的一个领域，旨在执行通常需要人类智能的任务。目前，人工智能在五项关键技术中被广泛认可，这五项技术因其在社区、公司、业务和价值链框架中的广泛应用和影响而出现。然而，医学成像中的人工智能尚处于发展的早期阶段，在可靠性、用户信心和采用方面仍然存在障碍。本叙述性评论旨在概述肿瘤混合医学成像中基于人工智能的方法（分布式学习、统计学习、计算机辅助诊断和检测系统、全自动图像分析工具、自然语言处理）在临床任务（检测、轮廓勾勒和分割、组织学和肿瘤分期预测、突变状态和分子治疗靶点预测、治疗反应和结果预测）方面的应用。特别是，根据目的简要描述了基于 AI 的方法，最后以肺癌（混合医学成像研究最广泛的恶性肿瘤之一）为例进行说明。最后，我们讨论了临床挑战和未决问题，包括伦理、验证策略、有效的数据共享方法、监管障碍、教育资源以及促进不同利益相关者之间互动的策略。医学成像的一些重大变化将来自 AI 在工作流程和协议中的应用，最终改善患者管理和生活质量。总体而言，一些耗时的任务可以自动化。机器学习算法和神经网络将允许进行复杂的分析，不仅通过成像大大改善疾病表征，而且还整合多组学数据（即来自病理学、基因组学、蛋白质组学和人口统计学）以进行多维疾病表征。但要加速理论向实践的转变，必须以人才成长的思维模式为指导，制定一个考虑人才、技术、产业、市场、政策、文化和公民社会之间多维度互动的可持续发展计划。
人工智能和混合成像
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