背景:人工智能（Artificial Intelligence,AI）在醫(yī)療領域的發(fā)展迅速,逐漸由實驗室研究進入臨床實踐。IBM公司開發(fā)的沃森腫瘤（Watson for Oncology,WFO）在2017年開始應用于中國,它是AI在醫(yī)療領域的杰出代表,可以快速、準確的為腫瘤患者提出規(guī)范的診療方案。近幾年來,WFO已經在十余個國家展開應用,在我國的應用也越來越廣泛。但是國內關于WFO對于肺癌方面的研究相對較少。為此,我們開展了一項關于WFO與我們腫瘤中心對肺癌患者診療方案一致性的回顧性研究。目的:本研究旨在探索人工智能在中國肺癌患者中的可行性,分析其存在的問題及優(yōu)勢,為將來的解決方案提供依據。方法:我們隨機選取2017年10月至2018年10月在青島大學附屬醫(yī)院腫瘤精準醫(yī)學中心接受抗腫瘤治療的肺癌患者（N=121）。其中100例符合WFO的入組標準。WFO的診療方案分為3類,即:“推薦”、“可考慮”和“不推薦”。當臨床腫瘤科醫(yī)生選擇“推薦”方案或“可考慮”方案時,認為是一致,其余則認為是不一致。應用Microsoft Excel對所有患者的病例特征進行描述性統(tǒng)計,根據患者的病例分類、性... 

【文章來源】：青島大學山東省

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
引言
對象和方法
    1.入組標準
    2.臨床病例資料收集
    3.WFO運行程序
    4.一致性評定
    5.數(shù)據分析與統(tǒng)計
結果
    1.入組患者的一般臨床特征
    2.WFO診療方案與腫瘤精準醫(yī)學中心醫(yī)生總體的一致性
    3.根據性別對一致性的分析
    4.根據年齡對一致性的分析
    5.根據手術與否對一致性的分析
    6.對非小細胞肺癌進行一致性的分析
    7.對小細胞肺癌進行一致性的分析
    8.WFO與腫瘤精準醫(yī)學中心一致性的Logistic回歸分析
討論
結論
參考文獻
綜述
    參考文獻
攻讀學位期間的研究成果
縮略詞表
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]晚期非小細胞肺癌抗血管生成藥物治療中國專家共識（2019版）[J]. 韓寶惠,李凱,周彩存,儲天晴.  中國肺癌雜志. 2019(07)
[2]腫瘤醫(yī)生眼中的人工智能[J]. 江澤飛,許鳳銳.  精準醫(yī)學雜志. 2018(01)
[3]基于深度學習的人工智能對醫(yī)學影像學的挑戰(zhàn)和機遇[J]. 劉士遠,蕭毅.  中華放射學雜志. 2017 (12)
[4]達芬奇機器人在肝臟手術當中的應用[J]. 張紹庚.  中華腔鏡外科雜志(電子版). 2017(05)
[5]達芬奇機器人在婦科手術中的實踐[J]. 陳必良.  中華腔鏡外科雜志(電子版). 2017(05)
[6]達芬奇機器人在胃腸手術中的應用[J]. 賈寶慶.  中華腔鏡外科雜志(電子版). 2017(05)
[7]病理人工智能的現(xiàn)狀和展望[J]. 許燕,湯燁,閆雯,張益肇,來茂德.  中華病理學雜志. 2017 (09)
[8]未來醫(yī)學時代——人工智能診療[J]. 王錫山.  中華結直腸疾病電子雜志. 2017(04)
[9]機器人手術在泌尿生殖系統(tǒng)腫瘤中的應用進展[J]. 韓輝,黃康博.  臨床外科雜志. 2017 (01)
[10]基于深度卷積神經網絡的運動想象分類及其在腦控外骨骼中的應用[J]. 唐智川,張克俊,李超,孫守遷,黃琦,張三元.  計算機學報. 2017(06)



本文編號：2981680