使用人工智能衍生的算法来检测和分析CT扫描中的肺结节的软件:系统审查和经济评估
Julia Geppert1, Peter Auguste1, Asra Asgharzadeh1,2
1Warwick Evidence/Warwick Screening, Warwick Medical School, University of Warwick, Coventry, UK.
Health technology assessment (Winchester, England)
|May 17, 2025
概括
人工智能 (AI) 软件可能会在CT扫描上改善肺结节的检测,但临床有效性和成本效益的证据有限且不确定. 对于肺癌查,人工智能可能具有成本效益,但对于有症状的患者却没有.
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
- 诊断准确性研究 诊断准确性研究
背景情况:
- 肺癌是英国癌症死亡的主要原因之一.
- 正在开发基于人工智能的软件,以改善CT扫描中的肺结节检测.
- 减少错过或错误诊断的结节是一个关键的临床挑战.
研究的目的:
- 评估AI辅助肺结节检测在胸部CT扫描上的准确性.
- 与无助阅读相比,评估AI软件的临床和成本效益.
- 综合关于AI在肺结节分析中的作用的证据.
主要方法:
- 2012年至2022年研究的系统审查.
- 使用QUADAS-2,QUADAS-C和COSMIN检查清单进行质量评估.
- 使用不同临床途径的决策树进行新的成本效益分析.
主要成果:
- 人工智能通常提高了结节检测灵敏度,但具有相似/较低的特异性.
- 人工智能协助减少了放射科医生在研究环境中的阅读时间.
- 成本效益分析表明,人工智能对查可能具有成本效益,但对有症状的人群却没有.
结论:
- 由于研究的局限性,AI临床有效性和成本效益的证据高度不确定.
- 人工智能可以提高肺结节测量和管理的一致性.
- 需要进一步的研究才能可靠地估计AI在肺癌诊断中的成本效益.
