מושגי ליבה
방사선 영상학과 인공지능 기술의 통합을 통해 갑상선암 진단의 정확성과 효율성이 향상되고 있다.
תקציר
이 논문은 갑상선암 진단에서 방사선 영상학(radiomics)과 인공지능(AI) 기술의 발전을 종합적으로 검토한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 갑상선암의 역학 및 병리학적 특성을 개괄한다. 갑상선암은 전 세계적으로 발생률이 증가하고 있으며, 특히 여성에게 더 많이 나타난다. 다양한 유형의 갑상선암이 존재하며, 각각 특징적인 예후를 보인다.
- 갑상선암 진단을 위한 다양한 영상 기법(초음파, CT, MRI 등)과 조직검사의 역할을 설명한다. 영상 기법은 갑상선 결절 및 암 진단에 필수적이지만, 숙련된 의사의 해석이 필요하다.
- 방사선 영상학(radiomics)은 의료 영상에서 정량적 특징을 추출하여 분석하는 기술로, 갑상선암 진단에 활용되고 있다. 방사선 영상 데이터의 획득, 관심영역 분할, 특징 추출 및 선택, 모델 개발 등 radiomics 분석 과정을 설명한다.
- 인공지능 기술(기계학습, 심층학습 등)을 활용하여 radiomics 데이터를 분석함으로써 갑상선암 진단의 정확성을 높이는 연구 사례들을 소개한다. 다양한 알고리즘의 성능 비교 및 평가 결과를 제시한다.
- 방사선 영상학과 인공지능의 통합이 갑상선암 진단 및 치료에 미치는 영향과 향후 과제를 논의한다. 표준화, 다기관 연구, 설명 가능한 AI 기술 등이 중요한 과제로 제시된다.
סטטיסטיקה
갑상선암은 전 세계적으로 발생률 7위, 사망률 24위의 암이다.
여성의 갑상선암 발생률은 남성의 3배 수준이다.
갑상선암의 다양한 유형 중 분화암(papillary, follicular)은 예후가 좋지만, 미분화암(anaplastic)은 예후가 매우 나쁘다.
ציטוטים
"갑상선암은 전 세계적으로 발생률 7위, 사망률 24위의 암이다."
"여성의 갑상선암 발생률은 남성의 3배 수준이다."
"분화암은 예후가 좋지만, 미분화암은 예후가 매우 나쁘다."