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深度学习和放射学的同步发展可能很快会为临床决策支持提供一个统一的框架，这可能会“彻底改变精准医学领域”。
这是约翰霍普金斯大学两位学者的结论，他们的技术分析发表在《精密医学与药物开发专家评论》杂志上。
博士生Vishwa Parekh和放射学教授迈克尔雅各布斯在文献中搜索放射学、深度学习等AI相关术语，以及医学影像学术语(如多参数MRI)，研究这些研究兴趣的研究方法。在精密医学领域。
放射学是在微观水平上对放射医学图像中纹理的定量度量，其中像素和光谱特征之间的关系可以通过数学方法进行梳理。
精准医学(也称“个性化医学”)是在个体患者水平上结合遗传、环境和生活方式等数据的疾病治疗和预防方法。
作者的主要发现：深度学习和放射学正在“通过开发新的研究领域，启动放射学和精准医学的范式转变”。
Parekh和Jacobs在他们的讨论部分评论道：“未来五年，我们将通过深度学习和放射学方法见证医学影像的转变及其在个性化医学中的应用。“这些技术将发展成为基于不同网络和先进放射学方法相结合的混合系统，以实现更完整的诊断。”
作者补充说，随着这两项技术的成熟，它们将被折叠到临床决策支持系统中，用于“快速挖掘患者数据空间和放射学生物标志物，从而朝着为患者精准用药的目标开发药物。”
