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人工智能 (AI) 具有对放射肿瘤学领域产生积极影响的巨大潜力。然而，开发放射肿瘤学 AI 模型需要大量精选数据集（通常涉及图像数据和相应的注释）。重要的是，最近为科学数据管理建立的可查找、可访问、可互操作、可重用 (FAIR) 原则使得越来越多的放射肿瘤学相关数据集能够通过数据存储库传播，从而成为 AI 模型构建的丰富数据来源。本文回顾了放射肿瘤学数据传播的现状和未来，特别强调已发布的成像数据集、AI 数据挑战和相关基础设施。此外，我们提供了 FAIR 数据传播协议的历史背景、当前放射肿瘤学数据分布中的困难以及有关数据传播以最终用于 AI 模型的建议。通过 FAIR 原则和标准化的数据传播方法，放射肿瘤学 AI 研究不会有任何损失，反而会有所收获。Semin Radiat Oncol 32:400 − 414 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
使用公共数据集的放射肿瘤学人工智能应用
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