非小細胞肺がんにおける従来のおよび人工知能ベースの臨床予測モデルの風景:開発から現実世界の検証まで

科学分野:

• 腫瘍学
• 医療情報学
• バイオ統計学

背景:

• 非小細胞肺がん (NSCLC) は,世界中でがんによる死亡率の主な原因です.
• 臨床予測モデル (CPM) は,NSCLCにおける根拠に基づいた治療決定に不可欠です.
• 最近の進歩は,人工知能 (AI) をNSCLC予測モデルに統合することです.

研究 の 目的:

• 初期段階および転移性疾患を含むNSCLCにおけるCPMの包括的なレビューを提供すること.
• NSCLCの予測モデルにおけるAIの影響と統合を検証する.
• NSCLCにおけるCPMの課題と将来の方向性を特定する.

主な方法:

• NSCLCにおけるCPMに関する既存の文献の体系的なレビュー.
• NSCLCの予測にAIを組み込んだ研究の分析.
• データソースの評価,モデル開発,検証戦略

主要な成果:

• CPMはNSCLC患者の治療選択において腫瘍学者を支援する見込みを示しています.
• 人工知能の統合は これらのモデルの開発と潜在的精度を加速しています
• 主な課題は,外部検証と将来的なモデリングの必要性です.

結論:

• AIによって強化されたCPMは,NSCLCにおけるパーソナライズされた治療選択の可能性を提供します.
• 確固たる外部検証と前向きな研究の必要性を解決することは,臨床実施に不可欠です.
• 病理学データベースの継続的な進歩と モデルの検証は 将来の研究を推進し 患者のケアを最適化します