Нейроны глубокого обучения в медицинском исследовании: революция в анализе изображений для прогнозирования и диагностики заболеваний

Обширные исследования в области медицинских систем здравоохранения открывают перспективы внедрения ИТ-систем с новейшими инновациями. Эти инновации направлены на эффективное использование медицинских систем, включая автоматизированную диагностику здоровья. В сфере здравоохранения основное внимание уделяется прогнозированию рака, его различных форм и влияния на различные органы. Рак, который считается трудным для лечения, является одной из наиболее агрессивных форм, часто встречающейся на поздних стадиях, что затрудняет эффективное лечение. В свете этого медицинские исследования стремятся внедрить автоматизированные системы для определения стадий рака, позволяющие более точно диагностировать и лечить. Глубокое обучение становится ключевой областью, расширяющейся в область медицинской визуализации, автоматизации диагностических процессов с использованием таких технологий, как системы КТ/ПЭТ. Прогноз распространения рака осуществляется с использованием пороговых параметров в качестве маркеров. Направление исследований этой диссертации сосредоточено на области медицины, охватывающей прогноз различных форм рака. Литературный абзорный включает в себя различные статьи, посвященные применению глубокого обучения в медицинском контексте, с особым упором на рак молочной железы. Обсуждаемые темы включают прогнозирование ответа на химиотерапию при тройном негативном раке молочной железы, автоматическое обнаружение метастазов в печени по КТ-изображениям, оценку ответа на иммунотерапию при раке легких и прогнозирование клинической пользы адъювантной химиотерапии при раке молочной железы с положительным по рецепторам гормонов.

Extensive research in the field of medical health systems opens prospects for implementing IT systems with the latest innovations. These innovations focus on the efficient use of medical systems, including automated health diagnostics. In healthcare, the focus is on predicting cancer, its various forms and its effects on various organs. Considered difficult to treat, cancer is one of the most aggressive forms, often occurring in advanced stages, making effective treatment difficult. Considering this, medical research is seeking to implement automated systems to determine cancer stages, allowing for more accurate diagnosis and treatment. Deep learning is becoming a key area, expanding into medical imaging, automating diagnostic processes using technologies such as CT/PET systems. Prediction of cancer spread is carried out using threshold parameters as markers. The research direction of this dissertation focuses on the area of medicine covering the prognosis of various forms of cancer. The literature review includes various articles focusing on the application of deep learning in a medical context, with a special focus on breast cancer. Topics discussed include predicting response to chemotherapy in triple-negative breast cancer, automated detection of liver metastases from CT images, assessing response to immunotherapy in lung cancer, and predicting the clinical benefit of adjuvant chemotherapy in hormone receptor-positive breast cancer.