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颅内动脉瘤 (IA) 是一个重大的公共卫生问题。在没有合并症且平均年龄为 50 岁的人群中，其患病率高达 3.2%。需要一种有效的方法来识别 IA 高风险受试者，以提供足够的放射学筛查指南并有效分配医疗资源。人工智能 (AI) 因其在基于图像的任务中的出色表现而受到全世界的关注。它可以作为临床环境中医生的辅助手段，提高诊断准确性，同时减少医生的工作量。AI 可以像人类一样执行模式识别、对象识别和问题解决等任务。根据收集的训练数据，AI 可以以半自主的方式协助决策。同样，AI 可以识别可能的诊断，并根据健康记录或影像数据选择合适的治疗方法，而无需任何明确的编程（指令集）。动脉瘤破裂预测是预测建模的圣杯。AI 可以显著改善破裂预测，从而挽救生命和肢体。如今，深度学习 (DL) 在准确检测医学影像中的病变方面显示出巨大潜力，并且已经达到甚至超越了专家级诊断。这是通过增加计算放射组学准确诊断 UIA 的第一步。这不仅可以诊断，还可以建议治疗方案。未来，我们将看到 AI 在 IA 的诊断和管理中发挥越来越大的作用。
人工智能在未破裂颅内动脉瘤中的作用：概述
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