مروري بر كاربرد تكنيك‌هاي يادگيري ماشين در تشخيص زودهنگام بيماري تيروئيد

A review of machine learning techniques for early detection of thyroid disease

استفاده از تكنيك‌هاي يادگيري ماشين در تشخيص تيروئيد اهميت قابل توجهي در زمينه تشخيص پزشكي دارد. بيماري‌هاي تيروئيد در سراسر جهان شايع هستند و تشخيص زودهنگام نقش مهمي در درمان و مديريت موثر دارد. تكنيك‌هاي يادگيري ماشين به متخصصان مراقبت‌هاي بهداشتي قدرت مي‌دهد تا بينش‌هاي ارزشمندي را از حجم زيادي از داده‌هاي بيمار استخراج كنند و آنها را قادر مي‌سازد الگوها، روندها و عوامل خطر بالقوه مرتبط با اختلالات تيروئيد را شناسايي كنند. با استفاده از يادگيري ماشيني، متخصصان مراقبت‌هاي بهداشتي مي‌توانند تصميمات آگاهانه‌تري بگيرند كه منجر به مداخله زودهنگام، برنامه‌هاي درماني شخصي‌ شده و در نهايت نتايج بهتر بيماران در حوزه بيماري‌هاي تيروئيد مي‌شود. هدف از اين مطالعه بررسي و تجزيه و تحليل جامع ادبيات موجود در مورد روش‌هاي مختلف يادگيري ماشين به‌كار‌رفته در تشخيص و شناسايي بيماري‌هاي مربوط به غده تيروئيد مي‌باشد. اين مطالعه شامل مجموعه‌اي از 30 مقاله است كه بين سال‌هاي 2013 و 2023 منتشر شده است. يافته‌هاي اين تحقيق نشان مي‌دهد كه مطالعات در اين زمينه در درجه اول بر تشخيص كم‌كاري تيروئيد و پركاري تيروئيد با استفاده از تكنيك‌هاي طبقه‌بندي تمركز دارد. علاوه بر اين، برخي از مطالعات با استفاده از روش‌هاي يادگيري عميق، گره‌‌ها، سرطان تيروئيد و بيماري گواتر را تشخيص مي‌دهند. استفاده از يادگيري عميق در تشخيص تيروئيد به عنوان يك ابزار قدرتمند در حوزه تصويربرداري و تشخيص پزشكي ظاهر شده است، مطالعات اخير نتايج اميدواركننده‌اي در افزايش دقت و كارايي تشخيص و طبقه‌بندي گره‌هاي تيروئيد نشان داده شده است.