换一批基于人工智能识别非小细胞肺癌生物标志物
Artificial intelligence-based identification of biomarkers in non-small cell lung cancer
摘要非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)占肺癌的80%～85%,具有早期诊断率低、预后差及传统治疗手段疗效有限等特点.生物标志物在NSCLC的精准诊疗中至关重要,但传统病理诊断面临主观评分差异及技术瓶颈.人工智能(artificial intelligence,AI)通过深度学习技术重构了生物标志物检测范式:基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法可高效解析病理图像局部特征,弱监督学习策略缓解了全切片图像(whole slide imaging,WSI)的标注难题,Transformer模型通过全局上下文建模提升了多模态数据的整合能力.当前AI技术仍面临数据标准化不足、模型可解释性差及多中心验证缺乏等挑战.未来研究需聚焦混合架构开发、多模态整合及时序动态建模,推动基层医疗普及,助力构建"精准医疗"框架下的"实时监测-动态决策-精准干预"个体化治疗体系.
更多相关知识
关键词
非小细胞肺癌人工智能精准医疗生物标志物卷积神经网络non-small cell lung cancerartificial intelligenceprecision medicinebiomarkersconvolutional neural networks
栏目名称
DOI
10.11817/j.issn.2095-6959.2025.250506
发布时间
2025-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览18
- 被引0
- 下载5
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
