关于癌症诊断,治疗和预后的机器学习研究的方法和报告质量
Aref Smiley1, David Villarreal-Zegarra1, C Mahony Reategui-Rivera1
1Department of Biomedical Informatics, University of Utah, Salt Lake City, UT, United States.
这项研究发现机器学习 (ML) 瘤学研究中存在重大报告缺陷,特别是在数据处理和模型透明度方面,尽管偏差风险很低. 提高报告质量对于可靠的ML癌症诊断和预后至关重要.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在瘤学中越来越多地用于诊断,治疗和预后.
- 在瘤学中评估ML报告的质量和透明度对于可靠的临床应用至关重要.
- 遵守CREMLS,TRIPOD-AI和PROBAST等报告准则对于评估研究严格性至关重要.
研究的目的:
- 评估瘤学ML研究的报告质量和透明度.
- 评估对预测和诊断机器学习模型 (CREMLS),TRIPOD-AI和PROBAST的综合报告准则的遵守情况.
- 确定报告中的具体缺陷领域,并提供改进指导.
主要方法:
- 通过文献搜索,确定了2024年2月1日至2025年1月31日期间发表的有关瘤学ML模型的初级研究.
- 每个类别 (诊断,治疗,预后) 选出了15篇最近的文章.
- 两位审查员评估了研究特征,报告质量 (CREMLS,TRIPOD+AI),偏差风险 (PROBAST) 和ML性能.
主要成果:
- 乳腺癌,肺癌和肝癌是最常被研究的.
- 在样本大小计算,数据质量报告,异常值处理,预测器文档,数据访问和性能异质性方面发现了缺陷.
- 89%的研究具有低整体偏差风险,100%的研究具有低适用性风险 (PROBAST).
- 随机森林和XGBoost是最常见的ML模型.
结论:
- 在ML瘤学研究中存在重大报告质量和透明度差距.
- 虽然方法质量一般很高,但特定的报告领域需要改进.
- 解决这些缺陷将提高ML驱动的癌症研究的可靠性和减少偏见.
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