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概要

腫瘍学における機械学習: 臨床医は何を知っておくべきか?

ディーパック・マネ

抽象的な:

近年、腫瘍学における科学的および臨床的データの量と範囲は、電子健康データ、放射線学的および組織学的データ、ゲノミクスの分野を含むがこれらに限定されない範囲で大幅に増加しています。この成長により、悪性腫瘍に対する理解が深まり、個別化されたより信頼性の高い腫瘍治療が可能になります。ただし、このような目標には、利用可能な豊富なデータを最大限に活用できる新しい方法の作成が必要です。コンピューター処理能力の向上とアルゴリズムの進歩により、人工知能の一分野であるマスターラーニングが腫瘍学の研究と実践の分野に位置付けられています。この分析では、コンピューター教育の基礎を要約し、このテクノロジーをがんの診断、予後、および治療の推奨に適用する際の最近の進歩と困難について取り上げます。

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されており、まだレビューまたは確認されていません