使用人工智能预测非肌肉侵入性膀癌的结果:使用APPRAISE-AI进行系统审查
Jethro C C Kwong1,2, Jeremy Wu3, Shamir Malik3
1Division of Urology, Department of Surgery, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
NPJ digital medicine
|April 18, 2024
概括
人工智能 (AI) 在预测非肌肉侵入性膀癌 (NMIBC) 复发和进展方面表现有前途,但目前大多数研究质量低. 需要严格的方法来确保人工智能.
科学领域:
- 尿瘤学 尿瘤学
- 人工智能在医学中的应用
- 临床决策支持系统 临床决策支持系统
背景情况:
- 准确预测非肌肉侵入性膀癌 (NMIBC) 的复发和进展对于患者管理和临床试验资格至关重要.
- 人工智能 (AI) 应用程序对NMIBC结果预测的临床准备性仍然不确定,尽管有很大的研究兴趣.
研究的目的:
- 系统地审查和批判性地评估预测NMIBC复发或进展的AI研究.
- 为NMIBC确定现有人工智能研究中的常见方法和报告缺陷.
主要方法:
- 在主要数据库 (MEDLINE,EMBASE,Web of Science,Scopus) 进行了系统的文献搜索,截至2024年2月5日.
- 使用APPRAISE-AI工具来评估包含的AI研究的方法和报告质量.
- 在包括的研究中,人工智能模型的性能指标与非人工智能方法进行了比较.
主要成果:
- 包括15项回顾性研究,重点关注NMIBC复发,进展或两者兼而有之.
- 大多数研究被评为低质量,只有一个被认为是高质量的.
- 与非人工智能方法相比,人工智能模型通常表现出更高的性能 (精度,c指数,灵敏度,特异性),尽管益处因研究质量而异.
结论:
- 显著的方法和报告陷,包括数据集限制和异构的结果定义,阻碍了NMIBC中AI的临床准备.
- 泌尿病学和人工智能专家之间的协作努力,加上严格的研究方法,对于开发高质量的AI模型来改善NMIBC护理至关重要.
