兩項新興技術(shù)將精準醫(yī)學視為重大突破

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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。”