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Machine Learning and Transformers for Thyroid Carcinoma Diagnosis: A Review

Created by
  • Haebom

저자

Yassine Habchi, Hamza Kheddar, Yassine Himeur, Mohamed Chahine Ghanem

개요

본 논문은 갑상선암(TC) 진단을 위한 인공지능(AI), 특히 Transformer 기반 접근법에 대한 연구들을 종합적으로 검토한 리뷰 논문입니다. AI 알고리즘, 프레임워크 목표, 사용된 컴퓨팅 환경에 기반한 새로운 분류 체계를 제시하고, 사용 가능한 TC 데이터셋의 특징을 비교 분석합니다. 지도학습, 비지도학습 또는 혼합 접근법을 포함한 AI 도구의 중요성을 강조하며, 특히 Transformer와 대규모 언어 모델(LLM)의 의학 진단 및 질병 관리 분야에서의 중요성을 부각합니다. 또한, 이 분야의 발전과 잔존하는 어려움, 그리고 미래 연구 방향을 논의합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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갑상선암 진단을 위한 AI 기반 접근법, 특히 Transformer의 활용 가능성을 보여줌.
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AI 알고리즘, 프레임워크 목표, 컴퓨팅 환경에 기반한 새로운 분류 체계 제시.
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다양한 갑상선암 데이터셋의 특징 비교 분석을 통해 향후 연구 방향 제시.
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지도학습, 비지도학습 및 혼합 접근법의 장단점 비교 및 분석.
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Transformer와 LLM의 의학 진단 및 질병 관리 분야 적용 가능성 제시.
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한계점:
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본 논문 자체는 새로운 연구 결과를 제시하지 않고 기존 연구들을 종합적으로 검토하는 리뷰 논문임.
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분석된 데이터셋의 한계 및 편향에 대한 자세한 논의 부족.
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Transformer와 LLM의 의학적 적용에 대한 윤리적, 사회적 함의에 대한 논의 부족.
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미래 연구 방향 제시는 다소 포괄적이며, 구체적인 연구 계획 제시 부족.
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