人工知能ベースのコンセンサスモデリングを統合した胃がんの解剖性に関する世界的なコンセンサスに向けた一歩

科学分野:

• 手術腫瘍学
• 医療における人工知能
• 胃がん 管理

背景:

• 外科的切除は,局所的に進行した胃がん (GC) の治療の鍵です.
• 全球的な多様性は,特に多胞体侵入,陽性腹膜細胞学 (CY1),または小胞体転移性疾患の定義に存在する.
• これらの課題に取り組むために,胃がんの解剖性の大陸間基準 (ICRGC) プロジェクトが開始されました.

研究 の 目的:

• 胃がん (GC) の標準化された切除基準を専門外科の入力と人工知能 (AI) を使用して開発する.
• 複雑なGC切除シナリオにおける専門外科医とAI主導の勧告の一致性を評価する.
• GC管理における世界的な外科的慣行を調和させるためのAIの可能性を評価する.

主な方法:

• 2024年の欧州胃がん協会 (EGCA) の会合で,58人の外科腫瘍医を対象に2段階の見通し調査が行われました.
• 参加者は切除性,戦略,品質指標に関するアンケートに回答し,AIによって生成された回答をレビューした.
• 人とAIの反応の一致性を分析し,AI被曝後の外科医の意見の変化を統計的に評価した.

主要な成果:

• 外科医とAIは,技術的解剖性と腫瘍学的解剖性を区別する点で高い合意を示した (79%).
• cT4b (61%が大容量センターの支持),CY1 (54%),N3結節疾患 (63%) のような複雑な症例では,有意な調整が観察されました.
• AIへの曝露はガイドラインに沿った外科医の決定のシフトをもたらし,特に外科学的限界の定義 (p=0. 015) と解剖学的基準 (p<0. 05) で27. 1%の回答が変化しました.

結論:

• AI主導のコンセンサスモデリングは 複雑な腫瘍外科症例における 専門家の推論を効果的に複製します
• ICRGCプロジェクトは,胃がんにおける世界的な外科治療の調和を図るための触媒としてのAIの可能性を実証しています.
• AI によるコンセンサスモデリングは,専門家の判断を補完し,曖昧なまたは論争の的GC 解剖可能性のシナリオにおける意思決定の一貫性を高めることができます.