論文の概要: Utilizing AI and Machine Learning for Predictive Analysis of Post-Treatment Cancer Recurrence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15825v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 03:54:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:26.639283
• Title: Utilizing AI and Machine Learning for Predictive Analysis of Post-Treatment Cancer Recurrence
• Title（参考訳）: 外傷後癌再発予測のためのAIと機械学習の利用
• Authors: Muhammad Umer Qayyum, Muhammad Fahad, Nasrullah Abbasi,
• Abstract要約: 本研究では,AIモデルとMLモデルががん再発予測の精度と信頼性を高める方法について検討する。 本稿では, 教師なしおよび教師なし学習を用いたがん患者のパターン識別と予後予測のためのAIおよびML技術について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.393259574660092
• License:
• Abstract: In oncology, recurrence after treatment is one of the major challenges, related to patients' survival and quality of life. Conventionally, prediction of cancer relapse has always relied on clinical observation with statistical model support, which almost fails to explain the complex, multifactorial nature of tumor recurrence. This research explores how AI and ML models may increase the accuracy and reliability of recurrence prediction in cancer. Therefore, AI and ML create new opportunities not only for personalized medicine but also for proactive management of patients through analyzing large volumes of data on genetics, clinical manifestations, and treatment. The paper describes the various AI and ML techniques for pattern identification and outcome prediction in cancer patients using supervised and unsupervised learning. Clinical implications provide an opportunity to review how early interventions could happen and the design of treatment planning.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍学では、治療後の再発は患者の生存と生活の質に関連する主要な課題の1つである。 従来,癌再発の予測は常に統計モデルによる臨床観察に依存しており,腫瘍再発の複雑で多因子的な性質をほとんど説明できなかった。 本研究では,AIモデルとMLモデルががん再発予測の精度と信頼性を高める方法について検討する。 そのため、AIとMLは、パーソナライズされた医療だけでなく、遺伝学、臨床症状、治療に関する大量のデータを分析することによって、患者の積極的な管理のための新たな機会を生み出す。 本稿では, 教師なしおよび教師なし学習を用いたがん患者のパターン識別と予後予測のためのAIおよびML技術について述べる。 臨床的意味は、早期介入の発生と治療計画の設計をレビューする機会を提供する。

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