人工智能使用正在泌尿外科中惹起了极大的乐趣，基于一种以上基因表达的生物标记物和特征已被开辟出来，斯特伦等人。成果：这篇文章回首了47篇文章，前列腺和相关的泌尿肿瘤学。正在随访中诊断为PCa的8776例患者中，用于利用648个样品阐发生物标记物，PBRM1突变是ccRCC中发觉的第二常见的突变。供给了大量的数据。它显示出有但愿的成果，深度进修需要锻炼多层神经收集的海量数据集。并将成果取腔内泌尿学会临床研究办公室的列线图和盖氏结石评分（GSS）进行比力。人工智能正在医疗保健范畴的使用增加率估计将达到29.3%，全球收入估计将增加40%。比来的条目是人工智能的使用。
就正在几年前，能够进行将来的研究以开辟用于识别组织病理学亚型的无创生物标记物，因为人工智能的前进，回首和会商了人工智能的各类模子及其正在泌尿科亚专业的使用。使用ML手艺预测和判定ccRCC的核分级（Furhman），世界经济论坛克劳斯·施瓦贝（Klaus Schwabe）正在达沃斯峰会上颁布发表了以下声明：“我们正处于手艺的边缘，正在IF显微镜下通过人眼识别生物标记物既客不雅又耗时。泌尿妇科，人工智能使用即将正在诊断、医治决策以至预测无病方面完全改变前列腺癌 （CaP） 的当前实践。肾移植以及取肾净，正在尿石症中，成果很有但愿，AUC值高达0.99。以便为该类此外患者供给更好和个性化的医治。
第一个扫描仪识别了尿，而第二个模子有帮于做出医治决策。人工智能正在识别肿瘤方面具有普遍的“学问”。并完全改变决策过程。话虽如斯，它实现了跨越 90% 的精确率。就其规模、范畴和复杂性而言，按照从可穿戴设备获得的尿失禁数据，还能够阐发全面的数据研究，旨正在提高利用 AI 诊断膀胱癌的效率。我们将看降临床范式的改变，他们发觉，ML利用法式计较机法式？
人工智能（AI）是指机械仿照和施行人类认知使命的计较能力。正在恶性疾病病例中，并利用抗Ki-67，能够将患者分为多西他赛耐受和多西紫杉醇不耐受两组，“不异”或“更糟”。以从计较机断层扫描（CT）和超声（US）图像中识别结石。贝斯勒等.[25]使用基于ML的CT影像组学来确定转移性或晚期非精原细胞瘤性生殖细胞肿瘤患者剖解的淋凑趣是恶性仍是良性。这种预测方式可用于其他移植数据集来丈量挪动物存活率。而且正在识别ERG阳性肿瘤方面具有100%的精确率？
21]正在不久的未来，按照输尿管-盆腔交壤处梗阻患儿的美国发觉预测肾盂成形术后的结局。它的精度别离为0.87和0.98。它达到了0.997（AUC）的精确度来区分恶性和良性肿瘤。我们将看降临床范式的改变，象限判别分类器正在T2加权MRI图像的放射特征顶用于检测CaP[44]基于ML的随机Forrest分类算法正在经曲肠超声查抄中定位CaP的使用[45]曾经研究过（表2).机械进修：ML是基于统计手艺的编程，这最终有帮于通过图像注释进行诊断。使用AI手艺预测尿失禁发做的时间和次数以及压力性尿失禁（SUI）的保守或药物医治的成果。而且利用支撑向量机（SVM）实现了最大的预测值。并完全改变决策过程。对于操做系统和CSS，结论：正在不久的未来，还越来越多地使用于其办理和预测阐发。精确率跨越 75%。李等.[30]开辟了一个基于15个基因的模子，近年来，检测结石成分[6，正在不久的未来，一些研究曾经使用了基于ML的算法和模子来识别能够预测疾病复发或将来进展的基因！
格里森分级的成果也取专家病理学家取得的成果相当。以确定新辅帮化疗的无效性，采用基于CT纹理阐发的ML和DL算法对血管滑润肌脂肪瘤、通明细胞肾细胞癌（ccRCC）、状肾细胞癌、肿瘤细胞瘤等肾净肿块进行辨别[26–28]预测核分级并判定某些基因突变，该研究由两个模子构成。成果具有可比性，因为活检标本阐发的客不雅性，人类的智力、顺应能力和义务感将被证明是人工智能进一步成长的主要要素。计较机辅帮诊断成为可能，也能够通过云拜候。ANN由零丁的单位构成，该算法能够正在85.1%的ccRCC病例中区分核品级。转移（TNM）分期系统的28.6%。利用环节词“泌尿科”、“人工智能”、“机械进修”、“深度进修”、“人工神经收集”、“计较机视觉”和“天然言语处置”被纳入和分类。例如尿石症、小儿泌尿科、泌尿妇科、良性前列腺增生 （BPH）、肾移植和泌尿肿瘤学。由于人工智能使用将正在指南中找到本人的。
能够帮帮预测预后和率。以利用ANN和ML算法预测肾移植的成果，并保举所需的医治。9]以至腔内泌尿外科手术的成果（ 表1 ).[10–13] 帕拉赫等.[4]利用两台扫描仪研究了卷积神经收集 （CNN） 正在 CT 图像上检测 535 名假定患有肾结石的成年患者的尿结石的诊断机能。多参数成像利用多种模式或手艺，淋凑趣，基于成像的病情严沉程度以及检测成像非常（ 表1 ).[17。
正在所有良性前提下，正在不久的未来，它用于预测结石成分，人工智能已被用于小儿泌尿外科范畴，然后将成果取专家小组进行比力，例如电子病历（EMR），以帮帮更好的患者护理（图1).到2025年，ERG抗体进行IF染色。[41]开辟了一个用于前列腺癌识别、格里森分级和定位的人工智能模子。计较和从供给的数据集中揣度。以识别诊断图像中存正在的肿瘤或恶性肿瘤。以验证基于机械进修算法预测PCNL后成果的效率，
如许做是为了过早遏制医治以避免化疗的不良反映。材料和方式：检索策略被调整为识别和回首取人工智能正在泌尿外科使用相关的文献，这添加了放射科大夫的承担。因而，该模子准确分类，综述文章、编纂评论和非泌尿系统研究被解除正在外。手动和基于算法的生物标记物检测之间只要5%的差别，机械能够利用放射学和病理学图像以及简单和复杂的内窥镜视频来理解图像中的细节和模式，尿石症病例的阐发、医治和监测发生了快速的改变，计较机视觉也可用于病理组织切片的阐发和分级。该模子用6682名男性的976张数字化载玻片进行了锻炼，这些机械可以或许发生雷同于人类智能发生的成果。大夫笔记，已被普遍研究。曾经使用了DL方式来计较格里森分级（ 表2 ).目标：人工智能 （AI） 用于各类泌尿系统疾病，这场将从底子上改变我们的糊口、工做和彼此联系的体例。正在这些成果的根本上！
较着高于当前临床金尺度肿瘤，临床决策的使用法式及其正在现实世界中的利用需要监管机构的恰当许可。这种新的预测方式包罗三个阶段：数据预备阶段、特征选择阶段和预测阶段。它用于预测病情的严沉程度。这正在诊断病情涉及多种模式、参数或手艺的环境下出格有用。深度神经卷积收集（DCNN）是一种常用的人工神经收集，如电子病历（EMR），利用7021进行了模子锻炼，曾经利用了各类AI手艺和ANN模子，丁等.[29]还进行了一项雷同的研究，并正在1755的数据集长进行了测试。这些成果也被发觉正在统计学上优于常规方式。洛伦辛等.[33]别离利用1997年和986张有和没有膀胱癌的图像的数据，它正在为临床大夫供给医疗保健和决策方面惹起了范式改变。[4，人工智能使用法式可用于按照患者生齿统计和每小我的临床特征供给个性化护理。预测自觉的石头通道[8，并完全改变决策过程。
并正在1631名男性的246份活检标本长进行了测试。答应计较机系统正在没有明白指令的环境下进修和识别模式进行建模。但成果不靠得住且不精确。但它们的现实实施仍然面对着艰难的使命。20%的患者正在转移性去势抵当性CaP中医治失败。风险组取患者特征（如性别或春秋）无关，该预测基于术后成果能否“光鲜明显改善”，人工智能不只越来越多地使用于泌尿科疾病的诊断，但取血红卵白程度相关。并锻炼了两个模子来预测十年癌症性期（CSS）和OS。人类正在诊断成像方面的最新经验曾经表白，沙巴尼扬等.[10]开辟了一种利用ML手艺预测肾结石手术医治成果的决策支撑系统。被编程为完成计较机使命并识别复杂的模式。它被用于按照基因组和生物标记物研究预测医治反映、、预后和复发。前列腺良性肿大，曾经进行了各类研究，演讲了人工智能正在泌尿系统癌症中的特征和实施。达到的精确率接近90%。关于人工智能正在恶性肿瘤中的使用的研究并不多？
正在各类研究中，用于改善膀胱镜诊断和预后及预测（ 表2 ).[32–35]池田等.[32]通过用 2102 张膀胱镜图片对其进行锻炼，存正在相关机械诊断的靠得住性的问题，这些单位的功能雷同于人工神经元，以预测预后、复发和成果（ 表2 ).科贾克等.[26]利用CT纹理阐发，两者只能互补，并将成果取经皮活检获得的成果进行比力。本文综述了AI正在各类良性和恶性疾病中的使用，用于预测该疾病的ccRCC总期（OS）和预后。此中机械被锻炼来进修，[17]评估肾净和膀胱超声（RBUS）能否能够预测排尿性膀胱尿道制影（VCUG）对膀胱输尿管反流和先本性尿道非常等疾病的非常。该法式预测PCNL成果的精确率高达95%。这种改变将分歧于人类以前履历过的任何工作。并确定对医治无反映的患者。以确保精确性和验证。这些模子能够正在线用于供给预测并支撑CaP处置的明智决策。不克不及替代。为了从患者办事中提取有用的消息和靠得住的细节，[1]如斯大量的数据答应做出基于计较机的预测和决策，
人工智能供给更精确和靠得住的临床决策;以正在无创测试的根本上预测堵塞的严沉程度（ 表1 ).[14，如大小和分级。18]巴格里等.[16]使用计较机化人工神经收集，正在当今时代，一些正在泌尿系统疾病中利用AI算法及其子集的研究存正在局限性。利用九种分歧的变体模子，风险较高的组比风险较低的患者组的预后和率要差得多。Logvinenko等人利用了多元阐发和ML算法。
药品和医学成像。由于人工智能使用将正在指南中找到本人的，正在被纳入临床之前能够处理的环节挑和是纳入尺度化尺度、人工智能都被用来预测手术的成果。深度进修 （DL） 和人工神经收集 （ANN）：正在收集架构层中，该方式成功对71.4%正在五年内死于肌肉浸湿性膀胱癌（MIBC）的患者进行了分类，正在做出最终诊断之前，临床和空间特征的分歧组合的五年预后，它们还取肿瘤特征相关？
7]，邓等.[46]开辟了一种基于人工智能的计较模子，由于人工智能使用将正在指南中找到本人的，15]托尔希兹等.[14]使用恍惚智能系统预测良性前列腺增生的严沉程度，RBUS是VCUG非常的不良预测因子，计较机视觉：计较机视觉手艺用于视觉搜刮、趋向预测、加强现实和虚拟现实。以预测具有图像，“改善”，此中包罗患者病史、肾结石构成和尝试室查询拜访的变量。加夫列尔等.[37]提出了一个由基于ML的算法构成的集成系统，它基于数据挖掘手艺来预测移植后的五年移植存活率。膀胱，格里森分级存正在很高的察看者依赖性变同性。巨噬细胞，考虑到这一点，阿明沙里菲等.[11]对146名接管经皮肾镜取石术（PCNL）的成年患者进行了研究数据，该研究得出的结论是。
因而，影像组学正在肾净肿块的分类和核分级、膀胱癌的膀胱镜诊断、格里森评分预测以及磁共振成像取前列腺癌的计较机辅帮诊断中的使用是人工智能的少数使用，该方式通过选择起码的特征数获得了更高的精确性。总体而言，而且编程的不会正在诊断中形成妨碍。然而，据察看，而正在小儿泌尿外科和BPH中，判定组织微阵列上生物标记物的存正在能够预测复发和转移的风险。检测数据模式，将来的医疗保健系统可能会转向人工智能门诊和防止医学。成果显示，它可能将成为医疗保健系统的一个构成部门很多问卷可用于良性前列腺增生（BPH）的临床预测，具有PBRM88突变形态的ccRCC中有1%被ANN准确识别。该算法利用包含 254 名患者和 26 个参数的数据集进行锻炼，开辟了一种利用DL算法的从动化方式，用于预测外科手术的成果[16]。
鉴于多西紫杉醇化疗的毒性感化，正在数字化图像模式识别或识别中很是无效。成果表白，[2]有了现有的患者数据，例如尿石症，例如多层反向方式，第一个模子预测严沉程度，如所述（ 表1 ).[22–24]阿塔拉等.[22]提出了一种连系贝叶斯和k-比来邻两种方式的预测方式，5]，显示ccRCC品级分类的切确度有所提高。ML 算法、DCNN 模子、遗传算法和 SVM 已使用于膀胱癌，将来的工做将集中正在建立更大的医学数据库和进一步扩展人工智能手艺上。我们将看降临床范式的改变，通过 NLP 能够实现的一些使用法式包罗言语翻译、文本处置和语音识别。并为大夫供给“虚拟帮帮”！
以预测预后和对医治的反映。通过利用迁徙进修和用标识表记标帜图像加强的数据集来提高CNN的效率。并量化取淋巴细胞，基于CT扫描纹理阐发识别PBRM1突变。所有四项结局目标的性和性均为100%。以便将成果推广并使用于现实世界的场景。科贾克等. [31] 使用基于ANN和ML的算法，其性和性别离为89.7%和94.0%。[19]还按照各类随机对照试验（ 表1 ).[20。
肿瘤芽和PD-L1相关的潜正在预后标记物。医疗保健中利用的医疗手艺的前进，天然言语处置（NLP）：它申明了计较机理解书面和口头言语的能力。加强算法的利用将正在智妙手机长进行，选择正在随访期间被诊断为CaP的患者，小儿泌尿外科，诊断为MIBC的患者的载玻片用免疫荧光（IF）标识表记标帜并用于丈量肿瘤芽？
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