典型文献
人工智能在泌尿系统肿瘤中的应用研究进展
文献摘要：
近年来,机器学习和神经网络技术的进步使得人工智能(artificial intelligence,AI)在指导临床诊断、治疗和资源投入等方面产生了巨大影响.在泌尿系统肿瘤领域,AI在改善前列腺癌、肾癌和膀胱癌的诊断和治疗方面取得了诸多进步,已可利用机器学习和神经网络技术自动化进行预后预测、治疗计划优化和患者随访教育等.有证据表明,AI指导可以显著降低泌尿系统肿瘤的诊断和治疗管理的主观性.尽管AI在泌尿系统肿瘤中的应用已经成为现代科技的热点,但对比真实世界的医疗决策时,AI仍然存在明显的局限性.通过对AI目前的优势和不足进行概述,旨在为未来AI在泌尿系统肿瘤的精准化、个性化诊治和长期管理中的应用提供参考.
文献关键词：
人工智能;机器学习;泌尿系统肿瘤;前列腺癌;肾癌;膀胱癌
中图分类号：
作者姓名：
徐文浩;田熙;艾合太木江·安外尔;瞿元元;施国海;张海梁;叶定伟
作者机构：
复旦大学附属肿瘤医院泌尿外科,复旦大学上海医学院肿瘤学系,上海 200032
文献出处：
引用格式：
[1]徐文浩;田熙;艾合太木江·安外尔;瞿元元;施国海;张海梁;叶定伟-.人工智能在泌尿系统肿瘤中的应用研究进展)[J].中国癌症杂志,2022(01):68-74
A类：
B类：
泌尿系统肿瘤,神经网络技术,artificial,intelligence,资源投入,巨大影响,前列腺癌,肾癌,膀胱癌,诊断和治疗,预后预测,治疗计划,计划优化,患者随访,随访教育,治疗管理,主观性,现代科技,真实世界,医疗决策,优势和不足,个性化诊治,长期管理
AB值：
0.301539
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