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小編發(fā)現(xiàn)不少朋友對于 兩項新興技術(shù)將精準醫(yī)學視為重大突破 這方面的信息都比較感興趣,小編就針對 兩項新興技術(shù)將精準醫(yī)學視為重大突破 整理了一些相關方面的信息 在這里分享給大家。
深度學習和放射學的同步發(fā)展可能很快會為臨床決策支持提供一個統(tǒng)一的框架,該框架有可能“徹底革新精密醫(yī)學領域”。
這是約翰霍普金斯大學兩位學者的結(jié)論,他們的技術(shù)分析發(fā)表在《精密醫(yī)學與藥物開發(fā)專家評論》雜志上。
博士候選人Vishwa Parekh和放射科學教授Michael Jacobs博士在文獻中搜索了放射學以及深度學習和其他與AI相關的術(shù)語,以及醫(yī)學成像術(shù)語(例如多參數(shù)MRI),以研究這些研究興趣的研究方式。在精密醫(yī)學方面。
放射線學是微觀水平上放射醫(yī)學圖像中紋理的定量度量,其中像素間關系和光譜特性等方面可以通過數(shù)學方法加以梳理。
精密醫(yī)學(又稱“個性化”醫(yī)學)是一種疾病治療和預防方法,在單個患者的水平上結(jié)合了遺傳,環(huán)境和生活方式方面的數(shù)據(jù)。
作者的主要發(fā)現(xiàn):深度學習和放射學正在“通過發(fā)展新的研究領域,在放射學和精密醫(yī)學領域掀起一場范式轉(zhuǎn)變”。
“在接下來的五年中,我們將見證深度學習和放射學方法將醫(yī)學成像及其在個性化醫(yī)學中的應用轉(zhuǎn)變,” Parekh和Jacobs在他們的討論部分中評論。“這些技術(shù)將演變?yōu)榛诓煌W(wǎng)絡和先進放射學方法相結(jié)合的混合系統(tǒng),以進行更完整的診斷。”
作者補充說,隨著這兩種技術(shù)的成熟,它們將被折疊到臨床決策支持系統(tǒng)中并被使用,以“快速挖掘患者數(shù)據(jù)空間和放射成像生物標記物,從而將藥物向患者精確醫(yī)學的目標發(fā)展。”
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