Журнал медицинских наук

  • ISSN: 1108-7366
  • Индекс Хирша журнала: 51
  • Оценка цитируемости журнала: 10.69
  • Импакт-фактор журнала: 9.13
Индексировано в
  • Журнал GenamicsSeek
  • Китайская национальная инфраструктура знаний (CNKI)
  • CiteFactor
  • CINAHL полный
  • Шимаго
  • Библиотека электронных журналов
  • Справочник индексации исследовательских журналов (DRJI)
  • ЭМСеар
  • OCLC- WorldCat
  • Комиссия по университетским грантам
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • Евро Паб
  • Google Scholar
  • ШЕРПА РОМЕО
  • Секретные лаборатории поисковых систем
Поделиться этой страницей

Абстрактный

AI-Driven Diagnostic Tools in Oncology Transforming Cancer Detection and Management

Cecily O'Sullivan*

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing the field of oncology by enhancing diagnostic accuracy and enabling personalized treatment strategies. AI-driven diagnostic tools, which utilize machine learning and deep learning algorithms, are being integrated into clinical workflows to analyze complex datasets, including imaging, genomics, and electronic health records. This article reviews the current landscape of AI-driven diagnostic tools in oncology, highlighting their applications, benefits, challenges, and future prospects. By improving early detection and treatment personalization, these tools hold the potential to significantly enhance patient outcomes in cancer care.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию