Preventive, personalized, and precision medicine and biomarkers for breast cancer diagnosis: Artificial intelligence framework
Notice bibliographique
Résumé
• AI models improve diagnostic accuracy in breast cancer imaging tasks (AUC >0.95). • Molecular profiling advances personalized treatment regimens. • DL algorithms show promise but require ethical oversight and prospective validation. Personalized medicine is needed since standard breast cancer diagnosis and treatment are not always exact or customized. To revolutionize breast cancer diagnosis, this paper examines the clinical utility of artificial intelligence (AI), specifically deep learning (DL). The accuracy with which AI can analyze vast medical databases—genetic data, clinical background, and images— enabling improved accuracy in diagnosis, staging, and treatment planning through integration of multimodal data. Recent studies have shown that DL algorithms have already attained 94–98 % diagnostic accuracies in recognizing breast cancer subtypes from histopathological images, against the overall accuracy of approximately 88 % of an average human pathologist. Additionally, CNNs have achieved AUC values of >0.95 in distinguishing between malignant and benign breast lesions based on mammography, substantiating the fact that AI enhances the diagnostic accuracy with a significant improvement. The study highlights a few case studies, such as fibroadenoma, invasive lobular carcinoma (ILC), lobular carcinoma in situ (LCIS), and sclerosing adenosis (SAD), to illustrate how DL algorithms outperform human experts in early detection and correct diagnosis. Incorporating DL into personalized medicine not only guarantees more specialized and effective treatment plans but also guarantees a future where every patient with breast cancer will be treated with personalized care. Other than referencing AI's revolutionizing impact on breast cancer screening, this research offers an unassailable case for adopting AI and signals a new epoch of accurate, patient-centered medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».