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血液学家，遗传学家和临床医生就结合了临床特征，组织学特征，免疫表型和分子病理学分析的淋巴性肿瘤分类达成了多学科协议。The current classification includes the World Health Organization (WHO) Classification of tumours of haematopoietic and lymphoid tissues revised 4th edition, the International Consensus Classification (ICC) of mature lymphoid neoplasms (report from the Clinical Advisory Committee 2022), and the 5th edition of the proposed WHO Classification of haematolymphoid tumours (lymphoid neoplasms, WHO-HAEM5).本文修改了成熟淋巴肿瘤分类的最新进展。人工智能（AI）最近迅速发展，随着AI整合计算机科学和数据集以基于复杂的输入数据进行预测或分类，其在医学中的作用变得越来越重要。总结了先前的研究，据描述了几个机器学习和神经网络如何预测患者的预后，并分类成熟的B细胞肿瘤。In addition, new analysis predicted lymphoma subtypes using cell-of-origin markers that hematopathologists use in the clinical routine, including CD3, CD5 , CD19 , CD79A , MS4A1 ( CD20 ), MME ( CD10 ), BCL6 , IRF4 ( MUM-1 ), BCL2 , SOX11 , MNDA , and FCRL4 ( IRTA1 ).总而言之，尽管大多数类别在两种分类中都是相似的，但是在某些疾病的诊断标准上也存在概念上的差异和差异。预计AI将被纳入淋巴瘤分类为另一种生物信息学工具。
成熟淋巴肿瘤的人工智能和分类
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