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背景：淋巴水肿治疗面临诸多挑战。其中一些挑战包括热带淋巴水肿的根除、癌症相关淋巴水肿的临床前诊断以及提供适当的个性化护理。过去二十年，人工智能 (AI) 在医疗保健服务中的应用日益增多。淋巴水肿治疗面临的挑战的性质适合 AI 应用。目的：本研究旨在探索当前 AI 在淋巴水肿预防、诊断和管理中的应用，并研究未来的潜在应用。方法和结果：搜索了四个数据库：PubMed、Scopus、Web of Science 和 EMBASE。我们使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目作为组织基础。我们的分析表明，AI 的几个领域，包括机器学习 (ML)、模糊模型、深度学习和机器人技术，已成功应用于淋巴水肿治疗。ML 可以通过估计疾病流行率和绘制风险区域来指导热带淋巴水肿的根除运动。机器人辅助妇科癌症手术与下肢淋巴水肿风险降低相关。描述了几种用于早期检测和诊断淋巴水肿的可行模型。所提出的模型比目前实践中的方法更准确、更灵敏、更具体。机器学习还用于在康复锻炼期间指导和监测患者。结论：人工智能为淋巴水肿实践中最具挑战性的问题提供了多种解决方案。此外，将其付诸实践可以彻底改变淋巴水肿预防、诊断和管理的许多方面。与患者的相关性：淋巴水肿是一种影响数百万患者的慢性衰弱性疾病。开发新的预防、早期诊断和治疗方法对于改善结果至关重要。人工智能为淋巴水肿管理的一些复杂问题提供了多种解决方案。在这篇系统综述中，我们总结并讨论了淋巴水肿实践中最新的人工智能进展。
人工智能和淋巴水肿：最新进展
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