폐암 진단, 치료 및 예후를 위한 기계 학습

영상 및 시퀀싱 기술의 최근 발전으로 폐암에 대한 임상 연구에서 체계적인 진전을 이룰 수 있게 되었습니다. 한편, 인간의 사고는 이러한 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하고 완전히 활용하는 데 한계가 있습니다. 기계 학습 기반 접근 방식은 이러한 크고 복잡한 데이터 세트를 통합하고 분석하는 데 중요한 역할을 하며, 이들은 축적된 데이터의 다양한 관점을 통해 폐암을 폭넓게 특성화하였습니다. 이 리뷰에서는 조기 발견, 보조 진단, 예후 예측, 면역 요법 실행 등 폐암 진단 및 치료의 다양한 측면을 강화하는 기계 학습 기반 접근 방식에 대한 개요를 제공합니다. 또한 폐암에서 기계 학습의 미래 응용을 위한 도전과 기회를 강조합니다.