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摘要
近年来, 基于机器学习的人工智能技术逐渐运用于垂体腺瘤的诊疗、预后及预测方面, 展现了机器学习在垂体腺瘤诊疗中的巨大发展潜力。本文通过归纳相关文献, 对人工智能在垂体腺瘤诊疗中的应用现状进行系统阐述, 介绍其在垂体腺瘤诊断、手术治疗、疾病进展预测和术后康复等方面的应用进展。在垂体腺瘤的早期筛查中, 人工智能技术的应用大大提高了诊断的效率和准确性。在辅助诊断方面, 对于垂体腺瘤的分级、多巴胺激动剂药物耐受型个体的识别、垂体生长激素腺瘤的诊断等均表现出了较高的性能。在治疗方面, 结合人工智能技术可实现垂体腺瘤质地和浸润程度等特征的精准判断, 帮助临床医生更好地制定手术计划以实现个性化治疗。在预后预测方面, 多位学者开发出不同机器模型进行尝试, 均取得理想结果。当然, 由于多数研究模型的样本量较小, 覆盖所有可能的病例十分困难;此外, 在一些复杂情况下, 机器学习模型准确率较低, 尚待进一步研究与发展。
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