[論文レビュー] AI in Oncology: Transforming Cancer Detection through Machine Learning and Deep Learning Applications

Muhammad Nauman Aftab, Faisal Mehmood+5 more|ArXiv.org|Jan 26, 2025

AI in cancer detection被引用数 4

ひとこと要約

このレビューは、機械学習と深層学習を含むAIが、画像診断、ゲノミクス、病理、放射線医学、ロボティクスを通じて、複数の癌種における癌検出・診断・個別化治療をどのように強化するかを概説します。

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) has potential to revolutionize the field of oncology by enhancing the precision of cancer diagnosis, optimizing treatment strategies, and personalizing therapies for a variety of cancers. This review examines the limitations of conventional diagnostic techniques and explores the transformative role of AI in diagnosing and treating cancers such as lung, breast, colorectal, liver, stomach, esophageal, cervical, thyroid, prostate, and skin cancers. The primary objective of this paper is to highlight the significant advancements that AI algorithms have brought to oncology within the medical industry. By enabling early cancer detection, improving diagnostic accuracy, and facilitating targeted treatment delivery, AI contributes to substantial improvements in patient outcomes. The integration of AI in medical imaging, genomic analysis, and pathology enhances diagnostic precision and introduces a novel, less invasive approach to cancer screening. This not only boosts the effectiveness of medical facilities but also reduces operational costs. The study delves into the application of AI in radiomics for detailed cancer characterization, predictive analytics for identifying associated risks, and the development of algorithm-driven robots for immediate diagnosis. Furthermore, it investigates the impact of AI on addressing healthcare challenges, particularly in underserved and remote regions. The overarching goal of this platform is to support the development of expert recommendations and to provide universal, efficient diagnostic procedures. By reviewing existing research and clinical studies, this paper underscores the pivotal role of AI in improving the overall cancer care system. It emphasizes how AI-enabled systems can enhance clinical decision-making and expand treatment options, thereby underscoring the importance of AI in advancing precision oncology

研究の動機と目的

• 従来の癌診断の限界を浮き彫りにする。
• AIが複数の癌に対してより早期検出と高い診断精度を可能にする方法を検討する。
• 精密腫瘍学のための医用画像、ゲノミクス、病理、放射線医学におけるAI統合を論じる。
• 標的療法、コスト削減、アクセス性を含むAI対応アプローチの評価、特にサービスが行き届かない地域を含む。

提案手法

• 腫瘍学におけるAIおよびDL応用の系統的文献調査。
• 癌ケアのためのAI支援画像診断、放射線医学、ゲノミクス、病理、ロボティクスの分析。
• 臨床への影響、課題、医療システムへの潜在的利益の議論。
• ユニバーサルな診断手順に向けた専門家の推奨と考慮事項の統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 癌検出と診断におけるAI/ML/DLの現状と主要癌タイプへの影響は何か。
• RQ2 画像診断、放射線医学、ゲノミクス、病理におけるAI応用は診断精度と治療計画をどう改善するか。
• RQ3 特にサービスが行き届かない地域での腫瘍学導入における主要な限界・課題・倫理的配慮は何か。
• RQ4 標準的な腫瘍学ワークフローへAIを統合する際の推奨とロードマップは何か。

主な発見

• AI対応システムは早期癌検出を高め、診断精度を改善できる。
• 放射線画像診断の放射線計算（Radiomics）、ゲノミクス分析、およびAIを強化した病理診断は、癌の特徴をより細かく特定する。
• アルゴリズム主導のロボティクスと自動化は、現場での即時診断支援の可能性を持つ。
• AIは特定の医療課題を、特にサービスが行き届かない地域において高度診断へのアクセスを拡大することで対処できる可能性がある。
• 総じてAIは臨床判断を支援し、精密腫瘍学の選択肢を広げつつ費用を抑える可能性がある。