Transformative Impact of AI on Early Diagnosis and Treatment of Lung Cancer with a Decade of Advances in Medical Imaging and Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is the second leading cause of mortality worldwide, largely due to low survival rates resulting from diagnosis at advanced stages. This paper focuses on how machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms have evolved over the past decade to improve cancer detection and classification, emphasizing the importance of early diagnosis. Convolutional Neural Networks (CNNs) have demonstrated an accuracy of 89.5% in medical image recognition, highlighting their effectiveness in imaging-based diagnosis. Recent advancements such as YOLOv7 further outperform traditional diagnostic methods by providing more accurate tumor detection. Prognostic analysis using Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks has achieved accuracies of 82.3% and 84.7%, respectively. Ensemble methods exhibit superior performance with an impressive accuracy of 91.2%, outperforming individual models. Additionally, data augmentation using Generative Adversarial Networks (GANs) improves precision to 76.8%, underscoring the importance of synthetic data generation in addressing data scarcity. These findings collectively demonstrate the transformative impact of artificial intelligence in oncology and emphasize the significance of integrated, collaborative approaches for achieving improved cancer diagnosis and treatment outcomes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».