画像ベースの肺がん分類と予後評価のための人工知能の体系的なレビューとメタ解析

科学分野:

• 腫瘍学
• 医療用イメージング
• 人工知能

背景:

• 肺がん (LC) は,世界中でがんによる死亡の主な原因です.
• LCの現在の診断と予後方法は精度が不足しています.
• 肺がんの検知と 患者の治療結果を予測する 最先端のツールが必要です

研究 の 目的:

• 肺がん (LC) の画像ベースの診断における人工知能 (AI) の役割を評価する.
• 肺がん患者の予後予測における AIの能力を評価する.
• LCにおけるAIアプリケーションに関する既存の研究からの証拠を合成する.

主な方法:

• 2025年1月7日までの315件の研究の体系的レビューとメタ分析.
• LC診断のための209の研究とLC予後のための106の研究の分析.
• 性能の変動を評価するためにサブグループ分析が行われました.

主要な成果:

• AIはLC診断において高い性能を示した (感度0. 86,特異性0. 86,AUC0. 92).
• AIはLCの予後において有望な結果を示した (感度0. 83,特異性0. 83,AUC0. 90).
• AIは全生存率 (HR2. 53) と発症しない生存率 (HR2. 80) を有意に予測した.

結論:

• AIは肺がんの診断と予後評価を向上させる大きな可能性を秘めています
• AIのツールは,肺がん患者のリスクレベルを区別するのに役立ちます.
• 肺がん管理におけるAIの臨床実施には,多中心の検証が不可欠です.