AI医疗在骨肉瘤诊断中的应用包括影像识别、辅助诊断、病情监测、风险评估、数据管理等。 1. 影像识别:AI技术能对X光、CT、MRI等影像进行精准分析,快速识别骨肉瘤的特征性表现,如肿瘤的位置、大小、边界等。 2. 辅助诊断:通过对大量病例数据的学习,AI可以为医生提供诊断建议,辅助判断骨肉瘤的良恶性及病理类型。 3. 病情监测:在治疗过程中,AI可定期分析影像变化,监测骨肉瘤的进展、复发情况,及时调整治疗方案。 4. 风险评估:结合患者的临床信息、基因数据等,AI能评估骨肉瘤转移、复发的风险,为个性化治疗提供依据。 5. 数据管理:AI可以高效管理患者的诊断、治疗等数据,方便医生随时查阅和对比,为多学科会诊提供支持。 AI医疗在骨肉瘤诊断中具有多方面的应用价值,能提高诊断的准确性和效率,为骨肉瘤的治疗和管理提供有力支持。但目前AI医疗仍需与医生的专业判断相结合。
“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