जर्नल ऑफ वैस्कुलर मेडिसिन एंड सर्जरी

अमूर्त

स्वचालित फेफड़े के कैंसर का पता लगाना चिकित्सकों के बीच तुलना: एक साहित्य समीक्षा

कविया सत्यकुमार, माइकल मुनोज़, स्नेहल बंसोड़, जयकरण सिंह, जैस्मीन हुंदल, बी बेन्सन ए बाबू

परिचय: फेफड़े का कैंसर संयुक्त राज्य अमेरिका के साथ-साथ दुनिया भर में कैंसर से संबंधित मौतों का नंबर एक कारण है। रेडियोलॉजिस्ट और चिकित्सक भारी दैनिक कार्यभार का अनुभव करते हैं, इसलिए उनमें बर्न-आउट का उच्च जोखिम होता है। इस बोझ को कम करने के लिए, यह साहित्य समीक्षा फेफड़े के नोड्यूल कैंसर का पता लगाने में चार अलग-अलग एआई मॉडल के प्रदर्शन की तुलना करती है, साथ ही चिकित्सकों/रेडियोलॉजिस्ट के लिए उनके प्रदर्शन की भी तुलना करती है।

विधियाँ: 2008 से 2019 तक 648 लेख निकाले गए। 4/648 लेख चुने गए। समावेशन मानदंड: 18-65 वर्ष की आयु, सीटी चेस्ट स्कैन, फेफड़े की गांठ, फेफड़े का कैंसर, डीप लर्निंग, एन्सेम्बल और क्लासिक विधियाँ। बहिष्करण मानदंड: 65 वर्ष से अधिक आयु, पीईटी हाइब्रिड स्कैन, सीएक्सआर और जीनोमिक्स। परिणाम विश्लेषण: संवेदनशीलता, विशिष्टता, सटीकता, संवेदनशीलता-विशिष्टता आरओसी वक्र, वक्र के नीचे का क्षेत्र (एयूसी)। डेटा बेस: PubMed/MEDLINE, EMBASE, कोक्रेन लाइब्रेरी, Google Scholar, Web of science, IEEEXplore, DBLP।

निष्कर्ष: हाइब्रिड डीप-लर्निंग आर्किटेक्चर अत्याधुनिक आर्किटेक्चर है, जिसमें उच्च-प्रदर्शन सटीकता और कम झूठी-सकारात्मक रिपोर्ट हैं। भविष्य के अध्ययन, प्रत्येक मॉडल की सटीकता की गहराई से तुलना करना, मूल्यवान होगा। इस हाइब्रिड आर्किटेक्चर जैसी स्वचालित चिकित्सक-सहायता प्रणाली, उच्च-गुणवत्ता वाले डॉक्टर-रोगी संबंध को बनाए रखने और चिकित्सक की थकान को कम करने में मदद कर सकती है।