Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial Intelligence Model for Tumoral Clinical Decision Support Systems

論文の概要: Artificial Intelligence Model for Tumoral Clinical Decision Support Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03701v3
Date: Fri, 24 May 2024 07:25:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 00:35:17.284096
Title: Artificial Intelligence Model for Tumoral Clinical Decision Support Systems
Title（参考訳）: 腫瘍性臨床診断支援システムのための人工知能モデル
Authors: Guillermo Iglesias, Edgar Talavera, Jesús Troya Garcìa, Alberto Díaz-Álvarez, Miguel Gracía-Remesal,
Abstract要約: 脳腫瘍評価における比較診断は、新しい患者が評価された場合と同様の事例を比較するために、医療センターの利用可能な情報を使用することが可能である。人工知能モデルを活用することで、提案システムは、与えられたクエリに対して最も類似した脳腫瘍を検索することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Comparative diagnostic in brain tumor evaluation makes possible to use the available information of a medical center to compare similar cases when a new patient is evaluated. By leveraging Artificial Intelligence models, the proposed system is able of retrieving the most similar cases of brain tumors for a given query. The primary objective is to enhance the diagnostic process by generating more accurate representations of medical images, with a particular focus on patient-specific normal features and pathologies. The proposed model uses Artificial Intelligence to detect patient features to recommend the most similar cases from a database. The system not only suggests similar cases but also balances the representation of healthy and abnormal features in its design. This not only encourages the generalization of its use but also aids clinicians in their decision-making processes. We conducted a comparative analysis of our approach in relation to similar studies. The proposed architecture obtains a Dice coefficient of 0.474 in both tumoral and healthy regions of the patients, which outperforms previous literature. Our proposed model excels at extracting and combining anatomical and pathological features from brain \glspl{mr}, achieving state-of-the-art results while relying on less expensive label information. This substantially reduces the overall cost of the training process. This paper provides substantial grounds for further exploration of the broader applicability and optimization of the proposed architecture to enhance clinical decision-making. The novel approach presented in this work marks a significant advancement in the field of medical diagnosis, particularly in the context of Artificial Intelligence-assisted image retrieval, and promises to reduce costs and improve the quality of patient care using Artificial Intelligence as a support tool instead of a black box system.
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍評価における比較診断は、新しい患者を評価する際に、医療センターの利用可能な情報を用いて類似の症例を比較することができる。人工知能モデルを活用することで、提案システムは、与えられたクエリに対して最も類似した脳腫瘍を検索することができる。主な目的は、患者固有の正常な特徴や病理に焦点をあてて、医療画像のより正確な表現を生成することにより、診断プロセスを強化することである。提案したモデルは、人工知能を使用して患者の特徴を検出し、データベースから最も類似したケースを推奨する。このシステムは、類似したケースを示唆するだけでなく、その設計における健全な特徴と異常な特徴の表現のバランスもとっている。これは、その使用の一般化を奨励するだけでなく、意思決定プロセスにおける臨床医の助けにもなる。同様の研究に関して,我々のアプローチの比較分析を行った。提案アーキテクチャでは, 腫瘍および健常領域のDice係数が0.474であり, 過去の文献より優れていた。提案モデルでは,脳から解剖学的特徴と病理学的特徴を抽出・結合し,安価なラベル情報に依存しつつ最先端の結果を得る。これにより、トレーニングプロセス全体のコストが大幅に削減される。本論文は, 臨床診断の精度を高めるため, 提案したアーキテクチャの適用性および最適化のさらなる検討のための重要な根拠を提供する。この研究で提示された新しいアプローチは、特に人工知能支援画像検索の文脈において医療診断の分野で大きな進歩を示し、ブラックボックスシステムの代わりに人工知能を用いてコストを削減し、患者のケアの質を向上させることを約束する。

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