人工智能在免疫治疗中的PET/SPECT成像

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 免疫疗法已经改变了癌症治疗,但预测患者的反应和副作用仍然具有挑战性.
• 传统的成像方法可能无法完全捕捉免疫治疗患者的反应模式.
• 需要先进的工具来评估治疗疗效和预测结果.

研究的目的:

• 调查人工智能 (AI) 在正子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 对接受免疫治疗的患者成像中的作用.
• 审查AI模型是如何使用医学成像来开发的,用于癌症免疫治疗中的预测应用.

主要方法:

• 对MEDLINE,CENTRAL和Embase数据库进行了范围审查.
• 搜索术语包括免疫疗法,PET/SPECT成像和AI/放射学.
• 数据是从2022年10月12日发布的相关文章中提取的.

主要成果:

• 从217篇已识别的文章中选择了24篇相关研究.
• 研究的主要瘤类型是肺,淋巴瘤和黑色素瘤.
• 使用放射学或对PET/SPECT图像进行深度学习的AI模型主要用于预后和瘤表型.
• 大多数研究 (75%) 包括AI模型验证.

结论:

• 使用PET/SPECT成像的人工智能引导的方法显示出优化免疫治疗管理的潜力.
• 在临床实施之前,需要在大型,有前景的多中心队列中进行进一步的验证.
• 从基线成像构建的AI模型可以预测免疫治疗患者的预后和瘤表型.