从数据到洞察：甲状腺癌研究中高级应用的全面综述

甲状腺癌是最常见的内分泌癌症，因其对公共健康的影响而受到全球的广泛关注。大量研究致力于利用人工智能 (AI) 方法进行该疾病的早期检测，旨在降低其发病率。然而，目前对这一特定领域研究应用的结构化组织仍缺乏全面的理解。为了填补这一知识空白，我们进行了系统综述，并构建了基于机器学习的甲状腺癌发病机制、诊断和预后应用的全面分类体系。我们的主要目标是促进研究社区跟上技术进步的步伐，并可能引领该领域的新兴趋势。本综述提出了解读甲状腺癌研究中使用的高级技术的连贯文献综述框架。我们识别并审查了 758 项相关研究。据我们所知，这是第一篇对甲状腺癌背景下采用的 AI 应用各个方面进行深入分析的综述。此外，我们强调了该领域遇到的关键挑战，并为那些有兴趣研究最新趋势或探索甲状腺癌研究中较少被调查方面的研究者提出了未来的研究机会。通过呈现这一全面综述和分类体系，我们丰富了该领域的现有知识，同时为研究人员、临床医生和利益相关者在推进对该疾病的理解和管理方面提供了有价值的见解。