人工智能在甲狀腺疾病診療中的應(yīng)用目錄01020304術(shù)前評(píng)估與輔助決策術(shù)中輔助決策術(shù)后預(yù)后預(yù)測(cè)及輔助決策小結(jié)術(shù)前評(píng)估與輔助決策基于超聲的甲狀腺結(jié)節(jié)診斷基于深度學(xué)習(xí)的甲狀腺結(jié)節(jié)術(shù)前診斷模型不同AI算法在甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)中的應(yīng)用結(jié)合SWE技術(shù)的甲狀腺癌輔助診斷系統(tǒng)利用DCNN框架分析超聲圖像，提高甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷準(zhǔn)確性。多種AI算法如CNN、YOLOv2等被用于構(gòu)建甲狀腺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，提升診斷效率。彈性成像技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，提高甲狀腺癌結(jié)節(jié)的診斷效能和減少不必要的活檢。010203Hirokawa等利用EfficientNetV2-L17模型對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行分類(lèi)，提高了診斷效率和準(zhǔn)確度。ElliottRange等設(shè)計(jì)了兩種預(yù)測(cè)甲狀腺惡性結(jié)節(jié)模型，結(jié)合CNN算法，提高了靈敏度和特異度。Savala等利用ANN模型構(gòu)建基于FNA的濾泡性腫瘤早診模型，成功區(qū)分了所有病例，展示了AI在罕見(jiàn)亞型鑒別上的優(yōu)勢(shì)。基于FNA病理圖片的人工智能診斷模型CNN算法在FNA細(xì)胞學(xué)中的應(yīng)用Focal病變良惡性鑒別的挑戰(zhàn)與進(jìn)展FNA病理圖片分析模型010203基于CT圖像的甲狀腺疾病分類(lèi)模型CT圖像三維模型構(gòu)建與應(yīng)用CT影像組學(xué)在淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)中的應(yīng)用利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)分析CT圖像來(lái)對(duì)甲狀腺疾病進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)。借助CT圖像信息構(gòu)建三維模型，以評(píng)估病變良惡性、指導(dǎo)手術(shù)方案等。結(jié)合多種算法從CT圖像中提取特征，建立影像組學(xué)模型預(yù)測(cè)中央?yún)^(qū)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。CT圖像分類(lèi)模型術(shù)中輔助決策喉返神經(jīng)識(shí)別技術(shù)語(yǔ)義分割算法在喉返神經(jīng)識(shí)別中的應(yīng)用經(jīng)胸乳腔鏡和腋窩腔鏡手術(shù)中喉返神經(jīng)識(shí)別技術(shù)術(shù)中實(shí)時(shí)識(shí)別與導(dǎo)航系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)甲狀腺手術(shù)場(chǎng)景中的圖像進(jìn)行高準(zhǔn)確度分割，以識(shí)別和定位喉返神經(jīng)。采用不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在經(jīng)胸乳腔鏡和腋窩腔鏡手術(shù)視頻幀中識(shí)別喉返神經(jīng)，提高手術(shù)安全性。開(kāi)發(fā)集成智能工具的實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)，輔助外科醫(yī)生在手術(shù)過(guò)程中精確定位并保護(hù)喉返神經(jīng)。甲狀旁腺識(shí)別算法近紅外圖像的甲狀旁腺自發(fā)熒光識(shí)別人工智能模型在甲狀旁腺識(shí)別中的應(yīng)用開(kāi)發(fā)了腔鏡甲狀腺手術(shù)中甲狀旁腺實(shí)時(shí)識(shí)別模型，利用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行嘗試并選擇最優(yōu)算法進(jìn)行獨(dú)立外部隊(duì)列驗(yàn)證。利用來(lái)自197例甲狀腺和（或）甲狀旁腺切除術(shù)患者共466張術(shù)中近紅外圖像，基于Google'sAutoMLsystem構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，提高甲狀旁腺識(shí)別率。通過(guò)高年資和低年資醫(yī)師的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，展示了人工智能模型在甲狀旁腺識(shí)別中的優(yōu)越性，提高了識(shí)別率和精確度。甲狀旁腺實(shí)時(shí)識(shí)別01”02”03”基于超聲的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)模型基于CT影像學(xué)的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)利用深度學(xué)習(xí)算法分析甲狀腺癌患者的超聲圖像，以預(yù)測(cè)中央?yún)^(qū)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)提取術(shù)前CT影像學(xué)特征，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)甲狀腺乳頭狀癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。結(jié)合超聲、臨床信息及CT影像，運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法提高淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和靈敏度。術(shù)后預(yù)后預(yù)測(cè)及輔助決策010203利用SEER數(shù)據(jù)庫(kù)資料，結(jié)合XGB算法和多個(gè)變量建立預(yù)測(cè)模型。在獨(dú)立的外部測(cè)試集中驗(yàn)證模型的有效性，確保其高準(zhǔn)確性。通過(guò)分析甲狀腺癌患者的臨床特征，模型能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的生存期。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建外部測(cè)試集的準(zhǔn)確性評(píng)估生存期預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和生存期預(yù)測(cè)術(shù)前術(shù)后語(yǔ)音對(duì)比分析GRBAS評(píng)分系統(tǒng)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建通過(guò)比較患者術(shù)前與術(shù)后的嗓音變化，預(yù)測(cè)語(yǔ)音恢復(fù)情況。利用GRBAS評(píng)分系統(tǒng)對(duì)甲狀腺癌患者的嗓音進(jìn)行量化評(píng)估?；谛g(shù)前術(shù)后語(yǔ)音數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型以預(yù)測(cè)語(yǔ)音恢復(fù)程度。術(shù)后語(yǔ)音恢復(fù)預(yù)測(cè)術(shù)后131I顯像技術(shù)的應(yīng)用人工智能在131I顯像中的應(yīng)用模型識(shí)別準(zhǔn)確率通過(guò)全身放射性核素掃描檢測(cè)甲狀腺組織及淋巴結(jié)殘留，幫助準(zhǔn)確分期。利用多層全連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型，自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)和甲狀腺殘余組織。該模型對(duì)轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到84.7%~85.3%，對(duì)甲狀腺殘余組織的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到95.9%~96.0%。131I顯像檢測(cè)殘留組織小結(jié)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，AI可以處理大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，提高甲狀腺結(jié)節(jié)診斷的準(zhǔn)確性和效率。利用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)，AI能生成精準(zhǔn)的手術(shù)方案，并通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供反饋，優(yōu)化手術(shù)過(guò)程。AI技術(shù)建立患者健康檔案和隨訪系統(tǒng)，自動(dòng)化收集臨床數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素并提醒醫(yī)師干預(yù)。AI在甲狀腺結(jié)節(jié)診斷中的應(yīng)用AI在手術(shù)規(guī)劃和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的作用AI在術(shù)后管理和隨訪中的應(yīng)用AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展AI輔助甲狀腺結(jié)節(jié)診斷術(shù)中AI輔助決策與導(dǎo)航術(shù)后AI監(jiān)測(cè)與預(yù)后預(yù)測(cè)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法分析超聲圖像，提高甲狀腺結(jié)節(jié)診斷的準(zhǔn)確性和效率。利用AI模型識(shí)別關(guān)鍵解剖結(jié)構(gòu)，如喉返神經(jīng)和甲狀旁腺，提升手術(shù)安全性和精確性。應(yīng)用AI技術(shù)評(píng)估患者恢復(fù)情況及復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化長(zhǎng)期管理策略，改善生活質(zhì)量。AI在甲狀腺外科的應(yīng)用前景未來(lái)發(fā)展方向與挑戰(zhàn)需要收集更多的臨床數(shù)據(jù)以豐