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本文探讨了人工智能 (AI) 在早期肿瘤诊断中的变革性影响，强调了其在分析健康记录、医学图像、活检和血液测试以改善风险分层方面的作用。虽然筛查计划提高了生存率，但在患者选择和诊断人员方面仍然存在挑战。该综述涵盖了应用于肿瘤学各种数据类型的各种 AI 方法，包括逻辑回归、深度学习和神经网络。它讨论了临床意义、当前实践中的模型以及潜在的限制，例如道德问题和资源需求。我们概述了主要的人工智能方法，包括逻辑回归等历史模型以及深度学习和神经网络，强调了它们在早期诊断中的应用。我们描述了人工智能在肿瘤检测、预后和治疗管理中的作用，并介绍了最先进的大型语言模型在肿瘤诊所中的应用。我们的探索扩展到组学数据类型的 AI 应用，为决策支持工具的组合提供了观点。同时，我们评估了将人工智能应用于精准肿瘤学的现有限制和挑战。总体目标是展示人工智能在肿瘤诊断领域革命性的前景，同时承认和解决相关挑战，从而促进患者护理。关键词：人工智能、早期肿瘤诊断、机器学习、临床意义、实施挑战、恶性肿瘤
人工智能在恶性肿瘤诊断中的作用
主要关键词
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