이 논문은 갑상선암 진단을 위한 인공지능 기술의 활용을 종합적으로 검토한다.
현재 사용되고 있는 AI 기반 프레임워크와 기술을 소개한다. 감독 학습, 비감독 학습, 심층 학습, 트랜스포머 등 다양한 접근법을 다룬다.
갑상선암 진단에 사용되는 주요 데이터셋을 분석하고, 특징 추출 및 선택 방법을 설명한다.
다양한 평가 지표를 통해 AI 기반 접근법의 효과를 분석한다. 정확도, 민감도, 특이도 등 다양한 지표를 활용한다.
현재 AI 기반 갑상선암 진단 기술의 한계와 향후 연구 방향을 제시한다. 정확성 향상, 데이터 확보, 윤리적 고려사항 등을 다룬다.
AI 기술이 갑상선암 진단에 미치는 혁신적인 영향을 강조하며, 지속적인 비판적 검토의 필요성을 강조한다.
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by Yassine Habc... at arxiv.org 03-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.13843.pdfDeeper Inquiries