A comprehensive review of artificial intelligence methods and applications in skin cancer diagnosis and treatment: Emerging trends and challenges
Notice bibliographique
Résumé
A substantial body of research has been published in artificial intelligence due to the rising incidence of skin cancer, the scarcity of specialized healthcare professionals, and rapid advancements in automated diagnosis and treatment methods. We present a comprehensive review using text mining to identify key themes of artificial intelligence in skin cancer diagnosis and treatment research. Our text mining model uncovers nine topics, including dermatological data, machine and deep learning methods, segmentation, data generation, melanoma, basal cell carcinoma, model validation, and treatment. We extensively review the literature on each topic to offer valuable insights and highlight research gaps. Our findings indicate a need for a comprehensive and diverse dataset that includes lesion images, clinical data, and treatment information. In addition, our topic analysis ranks deep learning-based diagnosis as the top topic, followed by data generation and melanoma diagnosis. These insights demonstrate the bias towards deep learning methods and the shortage of studies on rare and precancerous skin lesions. Despite the gaps defined, artificial intelligence can be utilized for triage, initial screening, a second opinion in diagnosing complex cases, and an educational resource. Additionally, artificial intelligence models can enhance patient outcomes through early diagnosis, treatment recommendation, and treatment response prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».