近年來,隨著數(shù)據(jù)儲存、圖像處理、模式識別和機器學習等技術的進步,人工智能在泌尿疾病的診療方面得到了廣泛的應用�；谟跋駥W和組織病理學等海量的生物醫(yī)學大數(shù)據(jù),人工智能技術可以讓醫(yī)務工作者對泌尿系腫瘤、泌尿系結石、泌尿系感染、泌尿功能異常和勃起功能障礙等幾類泌尿疾病的診斷更為精準,讓治療更加個性化。然而,目前人工智能診療大多處于研究階段,在實際的應用中尚存在一些問題。本文以輔助診斷為線索,對人工智能方法在前列腺癌、膀胱癌、腎癌、尿路結石、尿頻、勃起功能障礙等常見泌尿疾病的應用和研究情況予以綜述,并進一步探討其存在的問題和未來發(fā)展方向。 

【文章來源】：生物醫(yī)學工程學雜志. 2020年02期 第230-235頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

人工智能、機器學習、深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡的關系示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]機器學習在腫瘤放射治療領域應用進展[J]. 張珺倩,張遠,尹勇,朱健,李寶生.  生物醫(yī)學工程學雜志. 2019(05)
[2]日本和韓國加快完善人工智能發(fā)展頂層設計[J]. 高芳,張翼燕.  科技中國. 2018(08)
[3]基于人體血液學檢測的機器學習輔助泌尿系腫瘤篩查[J]. 王正,王金申,劉志,季凱,劉義慶,金訊波.  泌尿外科雜志(電子版). 2017(04)
[4]人工智能超聲CT檢查在前列腺癌早期診斷中的價值[J]. 謝立平,鄭祥義,王瀟,朱意,紀阿林,劉犇.  中華泌尿外科雜志. 2015 (11)



本文編號：2899582