经过验证的机器学习工具可以区分免疫检查点抑制剂,放射治疗,COVID-19和其他传染性肺炎
Sumeet Hindocha1, Benjamin Hunter2, Kristofer Linton-Reid3
1Early Diagnosis and Detection Centre, The Royal Marsden NHS Foundation Trust, Fulham Road, London SW36JJ, UK; Cancer Imaging Centre, Department of Surgery & Cancer, Imperial College London, Du Cane Road, London W12 0NN, UK.
概括
使用CT成像放射性特征的机器学习模型可以帮助区分肺炎类型,包括免疫检查点抑制性肺炎 (CIP) 和辐射性肺炎 (RP),在某些情况下表现优于放射科医生. 这些人工智能工具显示出作为临床医生的诊断辅助工具的潜力.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 肺炎是免疫检查点抑制剂 (ICI) 和胸部放射治疗的严重不良影响.
- 区分免疫检查点抑制性肺炎 (CIP),辐射性肺炎 (RP) 和传染性肺炎 (IP) 对于患者管理至关重要.
- 临床和放射学特征的重叠往往使得准确的诊断具有挑战性.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习模型,使用来自胸部CT扫描的放射性特征.
- 区分CIP和RP与各种类型的传染性肺炎 (IP),包括COVID-19.
- 将这些模型的诊断性能与专家放射科医生进行比较.
主要方法:
- 一项涉及455名患者的多中心研究.
- 从胸部CT成像中提取放射性特征.
- 开发和验证五种机器学习模型.
- 与两个放射科医生对模型性能进行比较.
主要成果:
- 机器学习模型在区分RP与COVID-19 (AUC0.92与0.8) 和CIP与COVID-19 (AUC0.68与0.43) 中的表现优于放射科医生.
- 模型还在区分CIP与非COVID-19IP (AUC0.71与0.55) 中表现出优异的性能.
- 在区分RP与非COVID-19IP和CPI与RP方面,性能不佳,AUC分别为0.81和0.8. 模型与暴露于ICI和放射治疗的患者作斗争.
结论:
- 人工智能驱动的放射性分析在临床实践中显示出作为诊断肺炎的辅助工具的前景.
- 这些模型可能有助于瘤学家,放射学家和胸部医生管理诊断不确定性.
- 对于先前暴露于ICI和胸部放射治疗的患者,需要进一步研究.
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