Jag och mina systrar gick alla till en restaurang för att bekräfta att vi hade lungcancer samtidigt! Det är bara det att många människor bor i stan...

Nyligen öppnades Ichijo Reijins hjärtskärande nya restaurang, och hans yngre syster fick samtidigt diagnosen lungcancer! Men för mellan 40 år och 50 år sedan fanns det ingen historia av rökning, så denna "familjerelaterade" lungcancer granskades väl.

Orsakerna till lungcancer är många, de tidiga symtomen är okända, svårigheten att diagnostisera är liten och samtidigt är det lika troligt att faktorer och miljöfaktorer orsakar lungcancer. 《Chinese Medical Association Lung Cancer Table Guide (2022 Edition)》The Chinese Medical Association's Lung Cancer Table Guide (2022 Edition) indikerar att matolja som stekt mat kan leda till DNA-skador, vilket är en av de viktigaste riskfaktorerna för lungcancer hos icke-rökare kvinnor i Kina.

Familjens antagande är att den arbetande systern och systern är i högstyrka arbete i köket, och oljeröken innehåller en stor mängd ananas, och canceregenskaperna som polyester, ananas, nickel etc är olika och det är möjligt att de får skulden för lungcancern!

Viktigt för tidig diagnos av lungcancer

Tokoyuki, hennes syster och hennes syster, och tiden, den totala dödligheten avlägsnades helt, och lunganeurysmen reducerades så mycket som möjligt.

Lungcancer är den näst största vanliga cancerformen, med den högsta dödligheten i världen, med en dödlighet på 21 % i samband med lungcancer. För närvarande är metoderna för tidig diagnos av lungcancer extremt utmanande. Jämfört med andra cancerformer är dödligheten i lungcancer extremt hög. Men bara cirka 20 % av de bekräftade fallen är i stadium I.

Utöver de manliga patienterna som skrivits ut har det varit många unga kvinnliga patienter som kommit till Kina de senaste åren, och tidiga symtom som bröstsmärtor, hemoptys etc. har upprepats och mer än 70 % av fallen har rapporterats under mitten till midnatt.

Dessutom går den medicinska industrin snabbt framåt, och immunterapin för lungcancerpatienter har slutförts framgångsrikt, men dess effektivitet är fortfarande osäker. Därför har vi utvecklat ett mycket känsligt och unikt verktyg för tidig diagnos av lungcancer som är mycket viktigt för människors hälsa!

Artificiell intelligens assistans vid diagnos av tidig lungcancer

Under de senaste åren har artificiell intelligens (AI) blivit ett utmärkt verktyg för forskare och japanska läkarstudenter, och har blivit ett lovande verktyg för tidig lungcancerdiagnos.

A.I. Lungcancerdiagnostik, diagnos och behandling, behandling, stöd, stöd och stödanalys och avstämning Ytterligare medicinsk information, slutligt urval av assisterande medicinsk personal, behandlingsledning och olika typer av sjukhusfall. För närvarande har FDA godkänt användningen av artificiell intelligens inom flera medicinska behandlingsområden.

På grund av de olika egenskaperna hos lungcancer är detta ett stort område för utvecklingen av artificiell intelligens. AI:s huvuddrag i lungcancerscreeningsmodellen: bildande bild (结节检测、delad summatabell erövring) och icke-bildande teknik.

LDCT är en guldstandard för lungcancerbehandling och är den enda effektiva metoden med låg avkastning och låg dödlighet för lungcancerpatienter. För närvarande utvecklas den avancerade avancerade teknikmodellen för närvarande, CT-bilden och beräkningsmetoden för artificiell intelligens och andra nya teknologier har kombinerats, diagnosen har bekräftats med hög noggrannhet och den medicinska industrin har skapat ett par "transparenta ögon".

Det är intressant, det visar ett stort antal resultat, och resultatet av AI-diagnos motsvarar det för en radiolog som har stor erfarenhet. Samtidigt kombinerar AI CXR och LDCT med ännu högre noggrannhet.

Till exempel, beroende på DL-CADe-systemet, har CT-testresultat en hög prestanda och en hög diagnostisk noggrannhet för den berömda radiologen. När lungorna används använder läkarstudenter vanligtvis storleken, den totala densiteten och om den är godartad eller inte. LDCT-metoden är den mest använda metoden, men AI kan användas under en viss tid, men den faktiska långsiktiga situationen för lungorna är inte tillräckligt, och noggrannheten i klassificeringen är mer än 80%.

Efter beslutet att ta bort lungcancern fastställdes den mest lämpliga behandlingsstrategin för de patienter som fick diagnosen lungcancer.

Vid denna tidpunkt är AI mycket användbar, har förmågan att påskynda stadiet av lungcancer och för att minska antalet läkarstudenter maximalt, CT-skanning etc. kan användas samtidigt. Använd AI-produktion PET och CT Flerplansdesignen har en flerdimensionell struktur som gör att patienten kan flytta den anatomiska positionen, men den har mindre effekt på radiologens arbete och den har en hög grad av noggrannhet.

Utöver detta har AI visat sig ha potential att förändras över tid och öka antalet anslutningar. Användningen av DL-metoden och datornätverk (RNN), AI kan användas för att analysera behandlingen av patienter med aneurysm, och antalet CT-diagram som kan ritas efter att behandlingen ges.

Artificiell intelligens-assisterad cancerbehandling är möjlig

Tilläggsutrustning lärande, datorprogram, etc., aritmetisk utveckling, bild AI utställning har anlänt till det nya explosionsstadiet.

Fler lungcancerfall, allmän AI Modellen, den allmänna sängnummerinställningen, kombinationen av bildresultaten, steg-för-steg-instruktionerna för läkarstudenten att förstå patientens sängresultat, upprättande av behandlingsplaner för specialisering och effektivitet, förbättring av patientens livs- och hälsoerfarenhet, förmågan att fullt ut fylla området med attraktiva utmaningar och tävlingskompetens.

Det är viktigt att notera att AI har en enorm potential inom området lungcancer, men utmaningarna för AI i dess implementering är begränsade. Hur man löser problemet, hur man löser problemet och hur man löser problemet i modellen, det är viktigt att säkerställa AI-framgång och konsekvens i golvövningen!

Referenser:

[1] Gandhi Z, Gurram P, Amgai B, Lekkala SP, Lokhandwala A, Manne S, Mohammed A, Koshiya H, Dewaswala N, Desai R, Bhopalwala H, Ganti S, Surani S. Artificiell intelligens och lungcancer: Impact on Improving Patient Outcomes. Cancer (Basel). 2023 31 oktober;15(21):5236. doi: 10.3390/cancer15215236. PMID: 37958411; PMCID: PMC10650618.