経動脈化学栓塞 (TACE) に対する肝細胞癌の反応を予測する人工知能モデルの性能:体系的レビューとメタ解析

科学分野:

• 放射線学と腫瘍学
• 医療における人工知能
• 医学画像分析

背景:

• 肝細胞癌 (HCC) は,世界的な癌死亡の主な原因です.
• ハンドメイド放射学 (HCR) とディープラーニング (DL) モデルは,HCCの高度な画像分析を提供します.
• HCCにおける治療反応の予測は,患者のアウトカムにとって極めて重要です.

研究 の 目的:

• トランス動脈性化学栓塞 (TACE) を受けているHCC患者の治療有効性に対するAIモデルの予測性能を体系的にレビューし,メタ分析する.
• DLとHCRの有効性を比較する

主な方法:

• 2024年6月までの主要なデータベース (PubMed,Embase,Web of Science,Cochrane Library) での包括的な文献検索
• TACEを受けたHCC患者に関する研究を含む.
• ランダム効果診断テストの精度メタ解析は,品質評価のために二変型モデリングとPROBASTを使用します.

主要な成果:

• 27件の研究が含まれており,11件がTACE治療への反応のメタ解析に寄与した.
• 内部検証のAUROCは0. 89で,外部検証のAUROCは0. 81でした.
• DLモデルとHCRモデル,または臨床データと無臨床データモデルとの間に有意な差異は見つかりませんでした.

結論:

• AIモデル (DLとHCR) は,TACEを受けているHCC患者の治療結果を予測する可能性を示しています.
• この研究は,AIモデルのパフォーマンスにおける異質性に対処するためのさらなる研究の必要性を強調しています.
• 人工知能はHCCにおける 個別化された治療戦略に 有望な機会を提供します