Early Prediction of Pancreatic Cancer Using Deep Learning: A Data-Driven Approach for Timely Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is one of the most lethal types of cancer in the world, due mainly to its asymptomatic nature until the late stages. It has been estimated that globally, 60% of patients diagnosed with pancreatic cancer are found to be in an advanced stage, with less than 5% five-year survival rates. In contrast, only 11% of the patients are identified at localized stages where treatment options tend to be more favorable. The large disparity in early-stage pancreatic cancer detection versus late-stage pancreatic cancer strongly underlines the urgent need for viable early detection methods. Deep learning has emerged as a pioneering diagnostic tool because of its outstanding aptitude to analyze complex biomedical data with high dimensionality. This review analyzes recent progress in deep learning applications primarily focused on early prediction using various data sources: radiological imagery (CT, MRI, endoscopic ultrasound), genomic information and biomarkers (RNA-seq, DNA methylation), and electronic health records. Review of the evolved CNN architectures, variations of U-Net, and transformer-based models presents strong accuracy metrics, sensitivity, and AUC scores. This review shows that the performance of multimodal approaches, which integrate imaging with biomarkers, far exceeds models based on a single modality. Yet, these approaches still raise challenges related to the availability of data, model interpretability, and generalizability across populations. Discussion centers around the clinical significance of DL-enhanced early detection methods for better patient outcomes and reductions in the global burden of disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».