机构名称：
¥ 1.0
深度学习（DL）是机器学习（ML）的一个相对较新的子域，对于医疗领域的某些应用，具有难以置信的潜力。鉴于其在神经肿瘤学中使用的最新进展，其在诊断，预测和管理癌症患者护理方面的作用一直是许多研究的主题。研究的范围表明，算法方法的景观随着每次迭代的诞生而不断改善。随着高质量数据可用性的增加，更多的培训集将允许更高的保真度模型。然而，比较DL和医生的预后能力的前瞻性试验的后勤和道德问题严重限制了该技术被广泛采用的能力。医疗宗旨之一是判断，这是DL中医疗决策的一个方面，由于其固有的本质是“黑匣子”，通常会缺少它。对较新技术的自然不信任，再加上通常在我们当前的医疗实践中通常会预期的自主权，这只是实施中的几个重要局限性之一。在我们的评论中，我们将首先定义和概述不同类型的人工智能（AI）以及AI在当前临床医学进展中的作用。我们在神经放射学领域中使用不同的DL方法简要介绍了几项显着研究，并总结了使用这种新生技术时所面临的关键发现和挑战，尤其是DL用户可能面临的道德挑战。
神经肿瘤中的深度学习应用
主要关键词
相关文件推荐
