مروری بر کاربرد تکنیک‌های یادگیری ماشین در تشخیص زودهنگام بیماری تیروئید

استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین در تشخیص تیروئید اهمیت قابل توجهی در زمینه تشخیص پزشکی دارد. بیماری‌های تیروئید در سراسر جهان شایع هستند و تشخیص زودهنگام نقش مهمی در درمان و مدیریت موثر دارد. تکنیک‌های یادگیری ماشین به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی قدرت می‌دهد تا بینش‌های ارزشمندی را از حجم زیادی از داده‌های بیمار استخراج کنند و آنها را قادر می‌سازد الگوها، روندها و عوامل خطر بالقوه مرتبط با اختلالات تیروئید را شناسایی کنند. با استفاده از یادگیری ماشینی، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند که منجر به مداخله زودهنگام، برنامه‌های درمانی شخصی‌ شده و در نهایت نتایج بهتر بیماران در حوزه بیماری‌های تیروئید می‌شود. هدف از این مطالعه بررسی و تجزیه و تحلیل جامع ادبیات موجود در مورد روش‌های مختلف یادگیری ماشین به‌کار‌رفته در تشخیص و شناسایی بیماری‌های مربوط به غده تیروئید می‌باشد. این مطالعه شامل مجموعه‌ای از 30 مقاله است که بین سال‌های 2013 و 2023 منتشر شده است. یافته‌های این تحقیق نشان می‌دهد که مطالعات در این زمینه در درجه اول بر تشخیص کم‌کاری تیروئید و پرکاری تیروئید با استفاده از تکنیک‌های طبقه‌بندی تمرکز دارد. علاوه بر این، برخی از مطالعات با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق، گره‌‌ها، سرطان تیروئید و بیماری گواتر را تشخیص می‌دهند. استفاده از یادگیری عمیق در تشخیص تیروئید به عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه تصویربرداری و تشخیص پزشکی ظاهر شده است، مطالعات اخیر نتایج امیدوارکننده‌ای در افزایش دقت و کارایی تشخیص و طبقه‌بندی گره‌های تیروئید نشان داده شده است.