人工智能在肺癌中的研究趋势:使用潜在的迪里克莱特分配和HJ-Biplot统计方法的综合分析方法
Javier De La Hoz-M1, Karime Montes-Escobar2, Viorkis Pérez-Ortiz3
1Faculty of Engineering, Universidad del Magdalena, Santa Marta, Colombia.
Pulmonary medicine
|December 12, 2024
概括
人工智能 (AI) 正在改变肺癌 (LC) 研究,自2017年以来出版物显著增长. 关键领域包括肺结节检测和预后预测,增强诊断和治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 肺癌 (LC) 是全球癌症死亡的主要原因.
- 人工智能 (AI) 对于推动LC诊断和治疗变得越来越重要.
- 了解人工智能在LC研究中的整合和重点领域至关重要.
研究的目的:
- 提供对人工智能在肺癌研究中的作用的最新见解.
- 在人工智能驱动的LC研究中分析不断发展的主题,地理分布和期刊贡献.
- 确定关键的研究趋势及其对改善LC结果的影响.
主要方法:
- 采用潜伏的迪里克莱特分配 (LDA) 主题建模来分析研究趋势.
- 使用HJ-Biplot统计技术可视化和分析主题集群.
- 检查出版物数据以评估地理分布和期刊贡献.
主要成果:
- 观察到与人工智能相关的LC出版物显著增加,特别是在2017年之后.
- 中国和美国在研究贡献方面处于领先地位,其推动力来自研发投资.
- 确定的主要研究领域包括肺结节检测,预后预测和临床决策支持系统.
结论:
- 人工智能,包括深度学习 (DL),是LC研究的一个突出的趋势,专注于放射学和特征选择.
- 人工智能应用正在提高LC的瘤特征,数据分析和预测方法.
- 该研究强调了人工智能在促进肺癌研究,诊断和患者护理方面的不断发展的作用.
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