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胃癌是全球癌症发病率和死亡率的主要原因。最近，人工智能方法，特别是机器学习和深度学习，正在迅速重塑胃癌临床管理的全过程。机器学习是由计算机运行重复迭代模型以逐步提高特定任务的性能而形成的。深度学习是机器学习的一个子类型，基于受人脑启发的多层神经网络。本综述总结了人工智能算法在多维数据（包括临床和随访信息、常规图像（内窥镜、组织病理学和计算机断层扫描 (CT)）、分子生物标志物等）中的应用，以改善具有已知风险因素的胃癌风险监测；确定胃癌患者的诊断准确性和生存预测；以及预测治疗结果以协助临床决策。因此，人工智能对胃癌的几乎所有方面都产生了深远的影响，从改善诊断到精准医疗。尽管如此，大多数成熟的基于人工智能的模型都是基于研究的形式，在现实世界的临床实践中往往价值有限。随着人工智能在临床中的应用越来越广泛，我们期待人工智能驱动的胃癌治疗的到来。
癌症生物学研讨会
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