Skip to main page content
U.S. flag

An official website of the United States government

Dot gov

The .gov means it’s official.
Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site.

Https

The site is secure.
The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.

Access keys NCBI Homepage MyNCBI Homepage Main Content Main Navigation
Review
. 2022;86(6):127-133.
doi: 10.17116/neiro202286061127.

Artificial intelligence technologies in clinical neurooncology

[Article in English, Russian]
Affiliations
Review

Artificial intelligence technologies in clinical neurooncology

[Article in English, Russian]
G V Danilov et al. Zh Vopr Neirokhir Im N N Burdenko. 2022.

Abstract

Neurooncology in the 21st century is a complex discipline integrating achievements of fundamental and applied neurosciences. Complex processes and data in clinical neurooncology determine the necessity for advanced methods of mathematical modeling and predictive analytics to obtain new scientific knowledge. Such methods are currently being developed in computer science (artificial intelligence). This review is devoted to potential and range of possible applications of artificial intelligence technologies in neurooncology with a special emphasis on glial tumors. Our conclusions may be valid for other areas of clinical medicine.

Нейроонкология в XXI веке — комплексная дисциплина, интегрирующая достижения фундаментальных и прикладных нейронаук. Сложность процессов в клинической нейроонкологии и данных, отражающих эти процессы, определяет потребность в использовании прогрессивных методов математического моделирования и прогнозной аналитики для получения новых научных знаний. Такие методы в настоящее время развиваются в области компьютерных наук, именуемой «искусственным интеллектом» (ИИ). Данный обзор литературы освещает потенциал и спектр возможного применения технологий ИИ в нейроонкологии с особым акцентом на исследования глиальных опухолей. Выводы, сделанные на основании настоящей работы, могут быть справедливы и для других областей клинической медицины.

Keywords: artificial intelligence; biomedical informatics; deep learning; glioma; machine learning; natural language analysis; neurooncology; neurosurgery; radiomics.

PubMed Disclaimer