人工智能为癌症患者提供个性化放射疗法

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据克利夫兰诊所的研究人员称,人工智能可以利用医疗扫描和电子病历的信息,借助该技术帮助告知个性化的辐射剂量,以治疗癌症患者。

建立的AI框架-第一个使用医学扫描获取辐射剂量信息的框架-通过考虑可能影响治疗成功的个体肿瘤特征或其他患者特定因素,可以帮助将来影响放射治疗。目前,辐射是均匀传递的。根据研究人员的说法,个性化放射疗法可以将治疗失败率降低到5%以下,该研究人员在《柳叶刀数字疗法》上发表了他们的发现。

克利夫兰诊所的研究人员将来自944名患者的治疗前肺部CT图像放入具有多任务深度神经网络的Deep Profiler中,以预测治疗结果。开发的AI框架还使用了患者的电子健康记录。

主要作者Mohamed Abazeed医师,医学博士,克利夫兰诊所Taussig癌症研究所的放射肿瘤学家,勒纳研究所的研究员在一份声明中说:“尽管在许多临床环境中非常有效,但放射治疗可以极大地受益于剂量优化功能。” 。“该框架将帮助医生制定以数据为依据的个性化剂量表,以最大程度地提高治疗成功的可能性并减轻患者的放射副作用。”

AI模型使用来自健康记录的图像和信息来创建个性化的辐射剂量。根据研究人员的说法,该模型是首创的框架,是一种混合模型,它使用具有机器学习和现代神经网络功能的人工神经网络,该网络能够确定要使用多少先验知识。

研究人员表示,他们研究中“最重要的信息”是使用CT图像作为辐射剂量个性化的贡献者,并且框架从图像中学习了预测特征。

Abazeed说:“机器学习工具,包括深度学习,有望在医疗保健中发挥重要作用。” “这个基于图像的信息平台可以提供个性化多种癌症疗法的能力,但更直接的是放射精确医学的飞跃。”

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