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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，该框架有可能“彻底革新精密医学领域”。

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。

博士候选人Vishwa Parekh和放射科学教授Michael Jacobs博士在文献中搜索了放射学以及深度学习和其他与AI相关的术语，以及医学成像术语(例如多参数MRI)，以研究这些研究兴趣的研究方式。在精密医学方面。

放射线学是微观水平上放射医学图像中纹理的定量度量，其中像素间关系和光谱特性等方面可以通过数学方法加以梳理。

精密医学(又称“个性化”医学)是一种疾病治疗和预防方法，在单个患者的水平上结合了遗传，环境和生活方式方面的数据。

作者的主要发现：深度学习和放射学正在“通过发展新的研究领域，在放射学和精密医学领域掀起一场范式转变”。

“在接下来的五年中，我们将见证深度学习和放射学方法将医学成像及其在个性化医学中的应用转变，” Parekh和Jacobs在他们的讨论部分中评论。“这些技术将演变为基于不同网络和先进放射学方法相结合的混合系统，以进行更完整的诊断。”

作者补充说，随着这两种技术的成熟，它们将被折叠到临床决策支持系统中并被使用，以“快速挖掘患者数据空间和放射成像生物标记物，从而将药物向患者精确医学的目标发展。”