影像组学与人工智能在甲状腺癌诊断中的进展

甲状腺癌是一个日益严重的全球健康问题，需要先进的诊断方法。本综述探讨了人工智能（AI）和影像组学在甲状腺癌诊断中的应用。遵照 PRISMA 指南，对多个数据库进行了截至 2023 年 10 月的检索。通过关键词组合，发现了一篇关于甲状腺癌及相关主题的英文学术出版物。在去除了 109 篇重复文献后，初步检索返回了 267 篇论文。在根据摘要和标题检查排除了 124 篇文章后，按照预设标准选择了相关研究。经过全面分析后，又排除了六项研究。在纳入的 28 项研究中，结合了超声（US）图像的影像组学分析证明了其在诊断甲状腺癌方面的有效性。研究注意到了各种结果，其中一些研究提出了优于现状的新策略。文献强调了 AI 模型面临的各种挑战，包括可解释性问题、数据集限制和操作者依赖性。纳入的 28 项研究的综合结果提到了需要标准化工作和前瞻性多中心研究来解决这些问题。此外，还确定了克服这些障碍的方法，例如可解释 AI 技术和个性化医疗技术的进步。本综述重点关注 AI 和影像组学如何改变甲状腺癌的诊断和治疗。尽管存在挑战，但未来在多学科合作、临床适用性验证和算法改进方面的研究有望改善甲状腺癌治疗中的患者预后和诊断精度。