Keskeiset käsitteet
Die Anwendung von KI und Radiomik in der Schilddrüsenkrebsdiagnose zeigt vielversprechende Ergebnisse, die eine genauere und personalisierte Behandlung ermöglichen können.
Tiivistelmä
Diese Übersichtsarbeit untersucht die jüngsten Fortschritte bei der Integration von Radiomik und künstlicher Intelligenz (KI) für die Schilddrüsenkrebsdiagnose.
Schlüsselpunkte:
- Schilddrüsenkrebs ist ein wachsendes globales Gesundheitsproblem, das fortschrittliche Diagnosemethoden erfordert.
- Radiomik ermöglicht die Extraktion quantitativer Merkmale aus medizinischen Bildern, die für die Diagnose, Prognose und Behandlungsplanung von Krebs von entscheidender Bedeutung sind.
- KI-Algorithmen wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen werden eingesetzt, um die aus Radiomik-Analysen gewonnenen Merkmale zu analysieren und Muster zu erkennen.
- Zahlreiche Studien haben die Leistungsfähigkeit von Radiomik-basierten KI-Modellen für die Schilddrüsenkrebsdiagnose untersucht und vielversprechende Ergebnisse erzielt.
- Herausforderungen wie Interpretierbarkeit, Datensatzbeschränkungen und Bedienerabhängigkeit müssen noch angegangen werden.
- Zukünftige Forschung zu multidisziplinärer Zusammenarbeit, klinischer Anwendbarkeit und Algorithmusverbesserung hat das Potenzial, die Patientenversorgung und die Genauigkeit der Schilddrüsenkrebsdiagnose zu verbessern.
Tilastot
Schilddrüsenkrebs ist der 7. häufigste Krebs weltweit mit 820.000 Fällen im Jahr 2022.
Schilddrüsenkrebs ist der 24. häufigste Krebs in Bezug auf die Sterblichkeit mit ca. 47.000 Todesfällen.
Frauen haben ein dreimal höheres Risiko, an Schilddrüsenkrebs zu erkranken.
Lainaukset
"Die Anwendung von KI und Radiomik in der Schilddrüsenkrebsdiagnose zeigt vielversprechende Ergebnisse, die eine genauere und personalisierte Behandlung ermöglichen können."
"Trotz Herausforderungen wie Interpretierbarkeit, Datensatzbeschränkungen und Bedienerabhängigkeit hat die zukünftige Forschung zu multidisziplinärer Zusammenarbeit, klinischer Anwendbarkeit und Algorithmusverbesserung das Potenzial, die Patientenversorgung und die Genauigkeit der Schilddrüsenkrebsdiagnose zu verbessern."