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폐암은 전 세계에서 암 관련 사망의 주요 원인입니다. 폐암은 중간 규모에서 일반적으로 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 표현형 특성을 보이며, 이는 의료 이미징에서 비침습적으로 방사선적 특성으로 포착될 수 있습니다. 이러한 특성은 기계 학습에 적합한 고차원 데이터 공간을 형성할 수 있습니다. 방사선적 특성은 인공지능 패러다임에서 활용되어 환자의 위험을 분류하고 조직학적 및 분자적 발견 및 임상 결과 지표를 예측하는 데 사용되며, 이를 통해 환자 치료를 개선하기 위한 정밀 의학을 촉진합니다. 조직 샘플링 기반 접근 방법에 비해 방사선학 기반 방법은 비침습적이고 재현 가능하며 비용이 저렴하며 종양 내 이질성에 덜 영향을 받는 장점이 있습니다. 이 리뷰는 폐암 치료에서 정밀 의학을 제공하기 위한 방사선학의 적용에 대해 인공지능과 결합하여 선구적인 연구 및 향후 연구 방향에 대한 논의에 중점을 둡니다.
Chen et al. ( 금), 이 질문을 연구했습니다.