人工智能和深度学习改变口腔潜在恶性病变的诊断

口腔癌仍然是一个严重的全球健康问题，因其高发病率和死亡率而备受关注，主要原因是晚期诊断。口腔潜在恶性病变（OPMDs）的存在为早期干预提供了机会，因为这些病变会先于口腔鳞状细胞癌的发展。然而，由于OPMDs临床表现多样，其准确检测和分类仍然具有挑战性。传统的诊断方法，如视觉检查和组织病理学分析，存在主观性、侵入性和高度依赖专家解释等局限性。近年来，人工智能（AI）和深度学习（DL）在医学影像中崭露头角，提供了自动化、客观和高效的诊断能力。

深度学习在OPMDs诊断中的应用

各种深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs），已被应用于不同的成像模式，以改进OPMDs的诊断。这些模型在使用临床照片、自体荧光图像、脱落细胞学、组织病理学和光学相干断层扫描（OCT）图像检测和分类OPMDs方面展示了专家级的准确性。

• 临床照片：深度学习算法如DenseNet-169、ResNet-101和EfficientNet-b4被用于分析口腔病变的临床照片。研究表明，这些模型可以区分OPMDs、良性病变和口腔癌，灵敏度和特异性与专家医生相当。基于智能手机的成像和深度学习模型在资源有限的环境中特别有前景。

• 自体荧光成像：自体荧光成像通过突出显示口腔组织中的生化变化，已通过AI分析得到增强。训练有素的深度学习模型可以根据自体荧光光谱区分正常黏膜、OPMDs和恶性病变，提高诊断准确性。

• 脱落细胞学：AI辅助的脱落细胞学图像分析被探索作为一种非侵入性和成本效益高的诊断工具。基于CNN的模型在识别与恶性转化相关的细胞异常方面表现出高灵敏度和特异性。

• 组织病理学分析：病理检查仍然是诊断OPMDs的金标准。深度学习算法可以自动识别组织学图像中的异型特征，提高一致性并减少观察者之间的差异。Mask R-CNN等分割模型在识别指示恶性潜能的核变化方面尤为有效。

• 光学相干断层扫描（OCT）：OCT提供高分辨率的实时成像，有助于早期发现异型和恶性变化。基于AI的模型已被训练来分析OCT图像，达到与病理学家相当的诊断准确性。

深度学习在OPMDs预后预测中的应用

除了诊断，AI模型还被用于预测OPMDs发生恶性转化的可能性。机器学习技术，包括随机森林分类器和生存模型如DeepSurv，被用来整合临床、组织病理学和影像数据以评估癌症风险。这些模型提供个性化的风险评估，有助于临床决策和患者管理。

挑战与未来方向

尽管潜力巨大，深度学习在OPMD诊断和预后中的应用仍面临一些挑战。这些挑战包括需要大规模标准化的图像数据集、图像质量的差异以及算法局限性如过拟合和可解释性问题。未来的研究应集中在开发多模态AI系统，整合影像、分子和临床数据，以实现更准确和个性化的诊断和预后评估。

结论

深度学习在通过多种成像模式改进OPMDs的诊断和预后方面展现了显著潜力。AI驱动的方法提供了一种非侵入性、成本效益高和客观的方式，以增强早期检测，最终改善患者的治疗效果。随着AI技术的不断进步，其与临床工作流程的整合可能会彻底改变OPMDs的管理和口腔癌预防。

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