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随着子宫内膜癌的发病率不断上升,准确快速地进行早期诊断对于患者的治疗和预后至关重要.磁共振成像在子宫内膜癌的诊断中扮演重要角色,然而,依靠传统的视觉解释仍然存在一些限制.近年来,人工智能技术的快速发展为医学影像诊断带来了新的可能性.通过深度学习和机器学习算法,可以有效地从大量的磁共振影像数据中提取特征,并自动识别子宫内膜癌病变,从而进一步辅助医生进行病情分期和治疗决策.目前人工智能在子宫内膜癌的应用尚处于探索阶段,仍然面临一些挑战.数据集的规模和多样性是当前研究的关键问题.此外,将这些技术应用于临床实践还需要更多的临床验证和严格的监管.总的来说,利用人工智能对磁共振影像进行识别,进一步显示了潜在的应用价值.随着技术的进一步发展和不断积累更多的数据,相信人工智能在子宫内膜癌的早期诊断和治疗中将发挥越来越重要的作用.
作者：楚泽斌；安月盘；李筱贺；刘巍
来源：中国医药导报 2023 年 20卷 29期
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