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智能医学,创领未来!《肿瘤标志物通讯》AI专刊,再来一波!

癌症管理贯彻疾病诊疗的全过程,包括早期检测、肿瘤诊断、病历撰写、肿瘤治疗、随访、预测肿瘤复发、评估患者转归和健康指导等。截至2020年7月,以“artificial intelligence”和“cancer”为关键词,在Pubmed上已有超过15 000篇文章,为了精准的把握肿瘤AI方向,我们上期“医学之本-病理”中的程碑事件的重磅文章为大家解读,本期我们就癌症诊疗中涉及的医学图像给大家做重点解读


常见的医学图像包括X线、CT、MRI、超声、心电图和肉眼可见的皮肤照片等,医学图像在肿瘤筛查和诊疗过程中起到极其重要的作用,在早筛中抽丝剥茧发现肿瘤痕迹,在治疗中检测治疗效果、监测疾病进展、预防不良反应、预判患者预后等。基于医学图像的重要性和像素属性,医疗AI在医学图像领域率先实现了重大突破,产生了无数里程碑式的事件和文章。其中,基于皮肤图片的皮肤癌诊断和分类和基于肺部CT的肺结节筛查极大推动了医疗AI的学术发展和市场化运作。


本期选取的文章涵盖了多种医学图像,对于从事医疗AI的医生、高校和企业人员将会起到一定的参考价值,认识到基于医学图像AI发展的成熟程度和存在不足,能够更加理智的参与到医疗图像研发当中。只有遵循医学自身发展规律,根据中国国情,立足于国内资源,才有望研发出真正的中国医疗AI。



本期解读除了国内AI领域的一线专家于观贞教授李庆利教授刘西洋教授陈建刚教授骞爱荣教授李郁教授张彦春教授覃文军教授及其研究生团队,我们还尝试让本科生在导师指导下积极参与,解读视角更加广泛。深耕医疗AI的研究人员能够从背景、方法、解决的问题和不足做深入解读,而刚刚涉猎AI的研究人员能够通篇翻译整个文章,在此,感谢他们付出,也希望更多的人参与到医疗AI当中,尤其是学习医学的学生。


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投稿内容

1

翻译最新肿瘤标志物领域CNS文章(500~800字,2~3张关键图)。 

2

阅读文献心得体会短文,如技术方法分析、结果比较、综述等(形式不限,500~800字,2~3张关键图)。

3

遴选肿瘤标志物领域相关公众号最新文章素材,进行整理、编辑。


说  明

1

优秀稿件将收录在《肿瘤标志物通讯》专栏中,《肿瘤标志物通讯》将推荐给中国抗癌协会做为精品学习资料发送给20余万专业会员。

2

优秀稿件还将在中国抗癌协会肿瘤标志专委会公众号署名发布。

3

优秀投稿研究生将邀请担任《肿瘤标志物通讯》在线主编。

4

TBM全国推广培训(学分制) 专属折扣+ 中国抗癌协会肿瘤标志物各类学术大会免注册参会,近距离接触业内大咖等不定期福利。


期待您的加入! 稿件请发送至:

tbmcommunications@126.com


联系方式:18710300391(崔老师)

欢迎来电垂询!


欢迎加入肿瘤标志专业委员会会员可免费获得《肿瘤标志物通讯》、免费收看及回看专委会开发的相关线上培训课程!!!

点击“阅读原文”下载2020年第10期《肿瘤标志物通讯》(总26期)AI专刊中篇

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(提取码:dxwc)

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