進行した胃がんにおける人工知能:精密腫瘍学の応用に関する包括的なレビュー

科学分野:

• 腫瘍学
• 医療情報学
• 人工知能

背景:

• 進行した胃がん (GC) は予後が悪く,治療への反応は異質である.
• GCにおける精密腫瘍学における現在のバイオマーカーには限界があります.
• 複雑な多次元データをGCで分析するための高度なツールを提供しています

研究 の 目的:

• 切除できない進行胃がんにおける人工知能 (AI) の現在の応用を検討する.
• 診断,ステージ,治療の有効性予測,および予後評価におけるAIの潜在能力を探求する.
• 先進的なGC管理におけるマルチモデルのAIアプローチの利点を強調する.

主な方法:

• 進行した胃がんにおけるAI応用に関する現在の文献のレビュー.
• 臨床,ゲノム,放射線,病理データを活用したAIモデルの分析.
• シングルモダリティとマルチモダリティのAI性能に関する結果のまとめ

主要な成果:

• AIモデルは,診断,ステージ設定,治療効果の予測 (化学療法,免疫療法,標的療法) の改善に重要な可能性を秘めている.
• 多様データソースを統合したマルチモダルのAIアプローチは,優れた予測性能を示しています.
• AIは,進行したGCの患者の予後を評価するのに役立ちます.

結論:

• AI,特にマルチモダルのアプローチは,進行胃がんのパーソナライズされた管理に大きな希望を持っています.
• 重要な課題は,データ品質,標準化,モデルの一般化,解釈可能性,および将来的な検証です.
• 将来の方向性は,マルチセンターの協力,説明可能なAI (XAI) および臨床ワークフローの統合により,患者の成果を向上させることです.