Rev. Bras. Cancerol. (Online); 70 (2), 2024
Publication year: 2024
Introduction:
The systematic analysis of cancer markers and the impact of artificial intelligence (AI) on early detection and therapeutic approach are crucial in today’s medical field. Cancer represents a significant global burden of morbidity and mortality, making early identification of markers a priority for effective disease management. This study aims to explore recent advancements in the identification and characterization of cancer indicators, including genetic, molecular, protein, and imaging biomarkers. Objective:
To analyze the latest advances in identifying and characterizing cancer indicators, covering a variety of biomarker types. Additionally, to investigate the role of AI in improving and applying methods for cancer detection, diagnosis, prognosis, and treatment, highlighting its significant contributions to enhancing the accuracy and efficiency of these approaches. Method:
A systematic literature review was conducted, selecting relevant studies addressing the identification of cancer biomarkers and the use of AI in this context based on specific inclusion and exclusion criteria. Results:
The results of this systematic analysis highlight recent advances in identifying and characterizing cancer indicators, as well as the impact of AI on enhancing detection, diagnosis, prognosis, and treatment approaches. Conclusion:
This study offers valuable insights into the role of cancer indicators and AI in disease prevention and management, supporting evidence-based clinical practices and promoting the development of more efficient and personalized healthcare approaches.
Introdução:
A análise sistemática dos marcadores de câncer e o impacto da inteligência artificial (IA) na detecção precoce e abordagem terapêutica são cruciais no cenário médico atual. O câncer representa uma significativa carga global de morbidade e mortalidade, tornando a identificação precoce dos marcadores uma prioridade para o manejo eficaz da doença. Este estudo visa explorar os avanços recentes na identificação e caracterização dos indicadores de câncer, incluindo biomarcadores genéticos, moleculares, proteicos e de imagem. Objetivo:
Analisar os avanços mais recentes na identificação e caracterização dos indicadores de câncer, abrangendo uma variedade de tipos de biomarcadores. Além disso, busca investigar o papel da IA na melhoria e aplicação de métodos para detecção, diagnóstico, prognóstico e tratamento do câncer, destacando suas contribuições significativas para aumentar a precisão e eficiência dessas abordagens. Método:
Revisão sistemática da literatura, selecionando estudos relevantes que abordem a identificação de biomarcadores de câncer e o uso de IA nesse contexto com base em critérios específicos de inclusão e exclusão. Resultados:
Os resultados desta análise sistemática destacam os avanços recentes na identificação e caracterização dos indicadores de câncer, bem como o impacto da IA no aprimoramento das abordagens de detecção, diagnóstico, prognóstico e tratamento. Conclusão:
Este estudo oferece insights valiosos sobre o papel dos indicadores de câncer e da IA na prevenção e manejo da doença, apoiando práticas clínicas baseadas em evidências e promovendo o desenvolvimento de abordagens de assistência médica mais eficientes e individualizadas.
Introducción:
El análisis sistemático de los marcadores de cáncer y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la detección temprana y el enfoque terapéutico son cruciales en el campo médico actual. El cáncer representa una carga global significativa de morbilidad y mortalidad, lo que hace que la identificación temprana de los marcadores sea una prioridad para el manejo efectivo de la enfermedad. Este estudio tiene como objetivo explorar los avances recientes en la identificación y caracterización de los indicadores de cáncer, incluidos biomarcadores genéticos, moleculares, proteicos y de imagen. Objetivo:
Analizar los últimos avances en la identificación y caracterización de los indicadores de cáncer, cubriendo una variedad de tipos de biomarcadores. Además, investigar el papel de la IA en la mejora y aplicación de métodos para la detección, diagnóstico, pronóstico y tratamiento del cáncer, destacando sus contribuciones significativas para mejorar la precisión y eficiencia de estos enfoques. Método:
Revisión sistemática de la literatura, seleccionando estudios relevantes que aborden la identificación de biomarcadores de cáncer y el uso de IA en este contexto, basándose en criterios específicos de inclusión y exclusión. Resultados:
Los resultados de este análisis sistemático destacan los avances recientes en la identificación y caracterización de los indicadores de cáncer, así como el impacto de la IA en el mejoramiento de los enfoques de detección, diagnóstico, pronóstico y tratamiento. Conclusión:
Este estudio ofrece información valiosa sobre el papel de los indicadores de cáncer y la IA en la prevención y manejo de la enfermedad, apoyando prácticas clínicas basadas en evidencia y promoviendo el desarrollo de enfoques de atención médica más eficientes y personalizados.