肿瘤学中的人工智能技术：一种新的技术范式

人工智能（AI）技术基于能够执行通常需人类智能任务的计算机系统的理论与开发。在此背景下，深度学习是一族计算方法，使算法能通过从展示期望行为的大量示例中学习而自行编程。将这些方法应用于医学影像可辅助病理学家检测癌症亚型、基因突变和/或转移以施行适当疗法。本研究旨在展示 AI 在医学影像中用于检测肺癌与乳腺癌的新兴应用。此外，本研究展示了这一新兴技术针对三种关键癌症——肺、乳腺与甲状腺——的比较演化路径。本研究的一项主要发现是认识到，自 1990 年代末以来，应用于癌症影像的 AI 技术的技术轨迹的急剧增长，似乎由某些癌症（如肺与乳腺）的高死亡率所驱动，以期找到更精确检测、表征与监测的新技术，并有效施行提高患者无进展生存的抗癌疗法：即所谓的死亡率驱动的 AI 技术轨迹。结果还提示，这一新技术可对任意癌症类型的诊断评估产生技术范式转移。然而，将这些方法应用于医学影像需进一步评估与验证，以辅助病理学家提升其在常规任务与关键诊断病例中的工作流效率。