AI医疗诊断肝上的血管瘤受数据质量、算法模型、影像模态、医生经验、疾病复杂程度等因素影响。 1. 数据质量:AI学习的数据若不准确、不完整,会影响诊断准确性。高质量、大规模、标注准确的医学影像数据是关键。 2. 算法模型:不同算法模型性能有差异,先进、优化的模型对特征提取和分析能力更强,诊断更精准。 3. 影像模态:不同影像检查如超声、CT、MRI等各有优缺点,AI对不同模态影像解读能力不同,综合多种影像能提高诊断准确性。 4. 医生经验:AI辅助诊断仍需医生结合经验判断,医生可识别AI误判或漏判情况。 5. 疾病复杂程度:肝血管瘤大小、位置、形态不同,复杂情况下AI诊断难度增加。 AI医疗在诊断肝上的血管瘤有一定优势和潜力,但受多种因素限制,不能完全保证精准诊断,需与医生专业判断结合。
“一滴血验癌症”是指从血液中找肿瘤标记物,以初步判断患肿瘤的可能性。它是癌症检查的...
王奕鸣 主任医师 暨南大学附属第一医院
目前,大多数学者认为癌症不能传染。虽然研究人员在某些肿瘤中发现病毒颗粒,但尚不能肯...
王奕鸣 主任医师 暨南大学附属第一医院
所谓癌前病变,是指一些与一般病变相比,容易或可能发生癌变的病变,也就是在这些病变的...
王奕鸣 主任医师 暨南大学附属第一医院
全身任何部位的脂肪均可发生脂肪瘤,但它多发生于皮下。脂肪瘤是一种良性肿瘤,瘤体由成...
王奕鸣 主任医师 暨南大学附属第一医院
1、查明疼痛原因,然后对症处理。对于肿瘤直接引起的疼痛,可以根据肿瘤的情况和病人身...
王向宇 主任医师 暨南大学附属第一医院
到目前为止,发生淋巴瘤的原因还不清楚,与人体的防卫系统缺陷、病毒感染、放射线污染以...
王奕鸣 主任医师 暨南大学附属第一医院