論文の概要: AI-Enabled Lung Cancer Prognosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09476v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 22:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 18:27:55.581028
• Title: AI-Enabled Lung Cancer Prognosis
• Title（参考訳）: AIによる肺癌予後診断
• Authors: Mahtab Darvish, Ryan Trask, Patrick Tallon, M\'elina Khansari, Lei Ren, Michelle Hershman, Bardia Yousefi
• Abstract要約: 肺がんはがんによる死亡の主な原因であり、2020年には全世界で約179万人が死亡している。 これらのうち、非小細胞肺癌(NSCLC)が主な亜型であり、顕著な出血性予後を特徴とする。 人工知能(AI)の最近の進歩は、肺癌の予後に革命をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2054979237210064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lung cancer is the primary cause of cancer-related mortality, claiming approximately 1.79 million lives globally in 2020, with an estimated 2.21 million new cases diagnosed within the same period. Among these, Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) is the predominant subtype, characterized by a notably bleak prognosis and low overall survival rate of approximately 25% over five years across all disease stages. However, survival outcomes vary considerably based on the stage at diagnosis and the therapeutic interventions administered. Recent advancements in artificial intelligence (AI) have revolutionized the landscape of lung cancer prognosis. AI-driven methodologies, including machine learning and deep learning algorithms, have shown promise in enhancing survival prediction accuracy by efficiently analyzing complex multi-omics data and integrating diverse clinical variables. By leveraging AI techniques, clinicians can harness comprehensive prognostic insights to tailor personalized treatment strategies, ultimately improving patient outcomes in NSCLC. Overviewing AI-driven data processing can significantly help bolster the understanding and provide better directions for using such systems.
• Abstract（参考訳）: 肺がんは、2020年に全世界で約179万人が死亡し、同時期に診断された新規症例は221万人と推定されている。 これらのうち、非小細胞肺癌(non-small cell lung cancer, nclc)が主な亜型であり、悪性度の高い予後を特徴とし、全病期にわたって5年間で約25%の生存率の低下が特徴である。 しかし, 予後は, 診断の段階や治療介入の段階によって大きく異なる。 人工知能(AI)の最近の進歩は、肺癌の予後に革命をもたらした。 機械学習やディープラーニングアルゴリズムを含むAI駆動の手法は、複雑なマルチオミクスデータを効率的に分析し、多様な臨床変数を統合することで、生存率予測の精度を高めることを約束している。 AI技術を活用することで、臨床医は包括的な予後の洞察を利用してパーソナライズされた治療戦略を調整し、最終的にNSCLCの患者結果を改善することができる。 AI駆動のデータ処理の概要は、理解を深め、そのようなシステムを使用するためのより良い方向を提供するのに役立つ。

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