限局性腎細胞癌手術後の再発および生存予測におけるレディオミクスおよび画像ベースの人工知能：APPRAISE-AIシステマティックレビューおよびメタアナリシス
Georges Mjaess1, Romain Diamand1, Nayoth Dikete1
1Department of Urology, Hôpital Universitaire de Bruxelles, Brussels, Belgium.
European urology focus
|January 13, 2026
まとめ
レディオミクスおよび人工知能（AI）モデルは、限局性腎細胞癌（RCC）の再発および生存を正確に予測する。これらのAIベースの画像ツールは、患者の転帰を改善するための術前リスク層別化のための非侵襲的なアプローチを提供する。
科学分野:
- 医用画像
- 人工知能
- 腫瘍学
背景:
- 限局性腎細胞癌（RCC）の予後ツールは、術前のリスク層別化において限界がある。レディオミクスおよびAIベースの画像モデルは、患者のリスクを評価するための非侵襲的な代替手段を提供する。
主な方法:
- PubMedおよびScopusデータベースの系統的レビューを実施した。レディオミクスおよびAIモデルは、5年再発なし生存率（RFS）および全生存率に関する予後精度について評価された。方法論的な質はAPPRAISE-AIフレームワークを使用して評価され、プールされた曲線下面積（AUC）はランダム効果モデルを使用して合成された。
結論:
- 標準化されたCTプロトコル、堅牢なセグメンテーション、および形状/テクスチャ特徴と臨床変数を組み込んだレディオミクスモデルは、限局性RCCに対して高い予後精度を示す。これらのAI駆動モデルは、再発および生存転帰を正確に予測し、その臨床的有用性を支持する。
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