論文の概要: AI in Oncology: Transforming Cancer Detection through Machine Learning and Deep Learning Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15489v1
- Date: Sun, 26 Jan 2025 11:32:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:54:28.752220
- Title: AI in Oncology: Transforming Cancer Detection through Machine Learning and Deep Learning Applications
- Title（参考訳）: オンコロジーにおけるAI: 機械学習とディープラーニングによるがん検出の変換
- Authors: Muhammad Aftab, Faisal Mehmood, Chengjuan Zhang, Alishba Nadeem, Zigang Dong, Yanan Jiang, Kangdongs Liu,
- Abstract要約: 本稿では,従来の診断技術の限界について検討し,がんの診断・治療におけるAIの変革的役割について考察する。
この研究は、放射線医学におけるAIの適用を、癌の詳細な特徴、関連するリスクを特定するための予測分析、即時診断のためのアルゴリズム駆動ロボットの開発に応用することを目的としている。
このプラットフォームの包括的な目標は、専門家の推薦の開発を支援し、普遍的で効率的な診断手順を提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3937575566991286
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- Abstract: Artificial intelligence (AI) has potential to revolutionize the field of oncology by enhancing the precision of cancer diagnosis, optimizing treatment strategies, and personalizing therapies for a variety of cancers. This review examines the limitations of conventional diagnostic techniques and explores the transformative role of AI in diagnosing and treating cancers such as lung, breast, colorectal, liver, stomach, esophageal, cervical, thyroid, prostate, and skin cancers. The primary objective of this paper is to highlight the significant advancements that AI algorithms have brought to oncology within the medical industry. By enabling early cancer detection, improving diagnostic accuracy, and facilitating targeted treatment delivery, AI contributes to substantial improvements in patient outcomes. The integration of AI in medical imaging, genomic analysis, and pathology enhances diagnostic precision and introduces a novel, less invasive approach to cancer screening. This not only boosts the effectiveness of medical facilities but also reduces operational costs. The study delves into the application of AI in radiomics for detailed cancer characterization, predictive analytics for identifying associated risks, and the development of algorithm-driven robots for immediate diagnosis. Furthermore, it investigates the impact of AI on addressing healthcare challenges, particularly in underserved and remote regions. The overarching goal of this platform is to support the development of expert recommendations and to provide universal, efficient diagnostic procedures. By reviewing existing research and clinical studies, this paper underscores the pivotal role of AI in improving the overall cancer care system. It emphasizes how AI-enabled systems can enhance clinical decision-making and expand treatment options, thereby underscoring the importance of AI in advancing precision oncology
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、がん診断の精度を高め、治療戦略を最適化し、様々ながんの治療をパーソナライズすることで、腫瘍学の分野に革命をもたらす可能性がある。
本稿では, 従来の診断技術の限界について検討し, 肺, 乳癌, 大腸癌, 肝臓, 胃, 食道, 頸部, 甲状腺, 前立腺癌, 皮膚癌などのがんの診断・治療におけるAIの転換的役割について検討する。
本論文の主な目的は,AIアルゴリズムが医療産業において腫瘍学にもたらす顕著な進歩を明らかにすることである。
早期がんの検出を可能にし、診断精度を向上し、対象とする治療提供を容易にすることで、AIは患者の成果を大幅に改善する。
医療画像、ゲノム解析、病理学におけるAIの統合は、診断精度を高め、がんスクリーニングに対する新しい、より侵襲的なアプローチを導入する。
これにより医療施設の有効性が向上するだけでなく、運用コストも低下する。
この研究は、放射線医学におけるAIの適用を、癌の詳細な特徴、関連するリスクを特定するための予測分析、即時診断のためのアルゴリズム駆動ロボットの開発に応用することを目的としている。
さらに、医療上の課題に対処する上でAIが与える影響について調査する。
このプラットフォームの包括的な目標は、専門家の推薦の開発を支援し、普遍的で効率的な診断手順を提供することである。
本稿では,既存の研究および臨床研究をレビューすることにより,がん治療システム全体の改善においてAIが果たす重要な役割について述べる。
それは、AI対応システムが臨床的意思決定を強化し、治療オプションを拡大し、精度オンコロジーを推し進める上でAIの重要性を強調することを強調している。
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