AI医疗助力鼻咽癌放疗后预测,可通过影像特征提取、临床数据整合、基因信息分析、建立预测模型、实时动态监测等方面实现。 1. 影像特征提取:AI能从鼻咽癌患者的CT、MRI等影像中精准提取肿瘤大小、形状、位置等特征,为预测提供直观依据。 2. 临床数据整合:整合患者年龄、性别、身体状况、放疗剂量等临床数据,综合分析对放疗效果及预后的影响。 3. 基因信息分析:分析患者的基因信息,了解肿瘤的基因突变情况,判断肿瘤的生物学行为和放疗敏感性。 4. 建立预测模型:基于大量数据,利用机器学习算法建立预测模型,对放疗后的复发风险、并发症发生等进行预测。 5. 实时动态监测:在放疗过程中实时监测患者的各项指标变化,及时调整预测结果和治疗方案。 AI医疗通过多方面的技术手段,能更全面、准确地助力鼻咽癌放疗后的预测,为临床治疗提供科学依据,有助于提高治疗效果和患者的生活质量。
“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