論文の概要: Advancements in Radiomics and Artificial Intelligence for Thyroid Cancer Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07239v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 11:05:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 17:46:48.892621
- Title: Advancements in Radiomics and Artificial Intelligence for Thyroid Cancer Diagnosis
- Title（参考訳）: 甲状腺癌診断における放射線と人工知能の進歩
- Authors: Milad Yousefi, Shadi Farabi Maleki, Ali Jafarizadeh, Mahya Ahmadpour Youshanlui, Aida Jafari, Siamak Pedrammehr, Roohallah Alizadehsani, Ryszard Tadeusiewicz, Pawel Plawiak,
- Abstract要約: 本総説では, 甲状腺癌診断におけるAIおよび放射線治療の応用について概説する。
PRISMAガイドラインに準拠した複数のデータベースのレビューは2023年10月まで行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6687900252134487
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Thyroid cancer is an increasing global health concern that requires advanced diagnostic methods. The application of AI and radiomics to thyroid cancer diagnosis is examined in this review. A review of multiple databases was conducted in compliance with PRISMA guidelines until October 2023. A combination of keywords led to the discovery of an English academic publication on thyroid cancer and related subjects. 267 papers were returned from the original search after 109 duplicates were removed. Relevant studies were selected according to predetermined criteria after 124 articles were eliminated based on an examination of their abstract and title. After the comprehensive analysis, an additional six studies were excluded. Among the 28 included studies, radiomics analysis, which incorporates ultrasound (US) images, demonstrated its effectiveness in diagnosing thyroid cancer. Various results were noted, some of the studies presenting new strategies that outperformed the status quo. The literature has emphasized various challenges faced by AI models, including interpretability issues, dataset constraints, and operator dependence. The synthesized findings of the 28 included studies mentioned the need for standardization efforts and prospective multicenter studies to address these concerns. Furthermore, approaches to overcome these obstacles were identified, such as advances in explainable AI technology and personalized medicine techniques. The review focuses on how AI and radiomics could transform the diagnosis and treatment of thyroid cancer. Despite challenges, future research on multidisciplinary cooperation, clinical applicability validation, and algorithm improvement holds the potential to improve patient outcomes and diagnostic precision in the treatment of thyroid cancer.
- Abstract（参考訳）: 甲状腺癌は、高度な診断方法を必要とする世界的な健康上の問題である。
本総説では, 甲状腺癌診断におけるAIおよび放射線治療の応用について概説する。
PRISMAガイドラインに準拠した複数のデータベースのレビューは2023年10月まで行われた。
キーワードの組み合わせにより、甲状腺癌と関連する被験者に関するイギリスの学術出版物が発見された。
109件の複製が削除された後、267件の書類が元の捜索から返却された。
論文114項目を要約・題名試験により削除した後, 関連研究を所定基準に従って選択した。
総合的な分析の結果、追加の6つの研究が除外された。
28種類の研究のうち、超音波(US)画像を含む放射能分析は、甲状腺癌を診断する効果を実証した。
様々な結果が指摘され、いくつかの研究は現状を上回り、新たな戦略を提示した。
この文献は、解釈可能性の問題、データセットの制約、オペレータ依存など、AIモデルが直面するさまざまな課題を強調している。
28件の総合的な研究は、標準化の取り組みとこれらの懸念に対処するための先進的なマルチセンター研究の必要性について言及した。
さらに、説明可能なAI技術の進歩やパーソナライズされた医療技術など、これらの障害を克服するためのアプローチが特定された。
このレビューは、AIと放射線医学が甲状腺癌の診断と治療をどう変えるかに焦点を当てている。
課題にもかかわらず、今後の多分野連携、臨床応用性検証、アルゴリズム改善の研究は、甲状腺癌の治療における患者結果と診断精度を改善する可能性を秘めている。
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