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在增强患者护理的目标的驱动下,治疗学领域正在迅速发展。最近的人工智能(AI)及其创新的治疗应用标志着核医学的重要一步,导致精确肿瘤学的范式发生了重大范式转移。例如,AI辅助肿瘤表征,包括自动图像解释,肿瘤分割,特征鉴定和高风险病变的预测,改善诊断过程,提供精确而详细的评估。通过针对个人独特的临床概况量身定制的全面评估,AI算法有望增强患者风险分类,从而使患者需求与最合适的治疗计划的一致性保持一致。通过发现对人眼的看不见的潜在因素,例如肿瘤放射敏感性或分子谱的内在变化,AI软件有可能革新响应异质性的预测。为了准确有效的剂量计算,AI技术通过提供定制的幻影和简化复杂的数学算法,使个性化的剂量学可行,可在繁忙的临床环境中访问,从而提供了重要的优势。AI工具有可能利用预测和减轻与治疗相关的不良事件,从而可以提早干预。此外,可以利用生成的AI找到用于开发新型放射性药物并促进药物发现的新目标。仍然有很多值得探索和理解的。然而,尽管对AI在治疗学中的作用具有巨大的潜力和显着的兴趣,但这些技术并不缺乏局限性和挑战。在这项研究中,我们研究了AI在治疗学中的当前应用,并试图拓宽未来研究和创新的视野。

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