AI医疗助力解读乳腺癌免疫组化结果有一定靠谱性,受准确性、效率、数据支持、局限性、辅助性等因素影响。 1. 准确性:AI经过大量数据训练,能对免疫组化指标精准分析,给出相对准确解读。 2. 效率:可快速处理和分析数据,短时间内提供解读结果,节省时间。 3. 数据支持:基于大规模病例数据学习,能综合多方面信息进行解读。 4. 局限性:目前AI不能完全替代医生,复杂情况可能无法准确判断。 5. 辅助性:可作为医生辅助工具,帮助医生更全面了解病情。 AI医疗在解读乳腺癌免疫组化结果上有其优势,但也存在一定局限性,不能完全取代医生的专业判断。应将AI作为辅助手段,结合医生临床经验和专业知识,为患者制定更合适的治疗方案。
“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