早期诊断是口腔和口咽鳞状细胞癌(OPSCC)预后最重要的决定因素,然而,多数癌症是在晚期才发现的,预后较差。通常,由非专业人士(例如牙医)筛查口腔癌的风险,然后将高危患者转诊给专科医生进行活检诊断。由于口腔粘膜病变的临床表现不足以指示其诊断,状态或风险水平,因此初诊过程不准确,敏感性和特异性较差。
这项研究的目的是概述新兴的光学成像模式和新颖的基于人工智能的方法,并评估它们的单独和结合应用对改善口腔癌检测和结果的效用和影响。采用临床需求和参数范围,基于图像的口腔癌检测方法的原理进行检测。本文简要介绍了人工智能方法和算法,并引用和评估了单独和结合使用这两种方法的研究。近年来,已经研究了一系列新颖的影像学方法用于改善口腔癌预后的适用性,但没有一个被广泛采用或显着影响临床应用或预后。人工智能方法已开始对提高某些医学领域的诊断准确性产生重大影响,但迄今为止,只有有限的研究适用于口腔癌。
这些研究表明,将人工智能方法与影像学结合可以有效改善口腔癌的预后,其应用范围包括使用基于智能手机的探针进行低成本筛查,使用光学相干断层扫描以算法为指导的口腔病变异质性和边缘检测。影像学和人工智能相结合的方法可以通过辅助检测和诊断来改善口腔癌的预后。
B. Ilhan, et al. Improving Oral Cancer Outcomes with Imaging and Artificial Intelligence. Journal of dental research. 2020 February 20. doi: 10.1177/0022034520902128.