对早期胃癌的人工智能诊断支持系统的成本效益分析
Shion Yonazu1,2, Tsuyoshi Ozawa2,3, Tamiji Nakanishi2
1Faculty of Medicine The University of Tokyo Tokyo Japan.
DEN open
|August 30, 2023
概括
诊断中的人工智能,特别是早期胃癌的计算机辅助诊断 (CADx),在日本显示出有希望的成本效益. 这种人工智能工具可能会减少误诊,并在全民医疗保险系统中改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 医学技术 医学技术 医学技术
- 卫生经济学 卫生经济学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 增强了医疗诊断,但其在临床环境中的经济影响需要进一步调查.
- 胃癌的诊断,特别是早期检测,对于患者的治疗结果至关重要.
- 日本的全民医疗保险系统为评估医疗保健技术的成本效益提供了一个背景.
研究的目的:
- 在日本,评估计算机辅助诊断 (CADx) 系统的成本效益,以区分早期胃癌 (EGC) 与非癌性病变.
- 将CADx的经济影响与人工智能前的诊断现状进行比较.
主要方法:
- 针对CADx分析,定义了一个中度至重度的Helicobacter pylori诱导胃炎患者的目标人群.
- 使用决策树和马尔科夫模型来评估累积成本效益.
- 进行了基准案例和敏感性分析,以增量成本效益比率 (ICER) 为主要结果.
主要成果:
- 在日本,CADx的预测ICER为每个经质量调整的寿命年 (QALY) 11.093美元.
- 敏感性分析表明,CADx仍然具有成本效益,当CAD成本低于104美元时,ICERs低于50,000美元/QALY支付意愿的门.
结论:
- 在日本实施CADx用于EGC检测有潜力降低误诊率.
- 这项研究表明,CADx可以有助于提高早期胃癌管理的成本效益.
