在NSCLC管理中的人工智能,用于彻底改变诊断,预后和治疗优化:系统性审查
Eduard-Alexandru Bonci1, Artur Bandura2, Andrew Dooley3
1Breast Unit, Champalimaud Clinical Centre, Champalimaud Foundation, Lisbon, Portugal; Surgical Oncology and Gynecologic Oncology Department, Iuliu Hatieganu University of Medicine and Pharmacy, Cluj-Napoca, Romania.
人工智能 (AI),人工神经网络 (ANN) 和机器学习 (ML) 在改善非小细胞肺癌 (NSCLC) 诊断和生存预测方面表现有前途. 然而,它们对患者报告结果和成本效益的影响需要进一步调查.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 非小细胞肺癌 (NSCLC) 是癌症死亡的主要原因.
- 人工智能 (AI),人工神经网络 (ANN) 和机器学习 (ML) 为NSCLC管理提供了潜在的进步.
- 人工智能对患者报告结果 (PROM),整体存活率 (OS) 和NSCLC的成本效益的影响尚不清楚.
研究的目的:
- 系统地审查AI,ANN和ML对PROM,OS和成年NSCLC患者的成本效益的影响.
- 将人工智能驱动的方法与NSCLC研究中的传统方法和标准护理方法进行比较.
主要方法:
- 按照PRISMA指南进行系统审查.
- 使用"没有元分析的合成" (SWiM) 方法进行数据合成.
- 专注于研究设计,患者特征,人工智能方法和结果;由于异质性而被认为不合适的元分析.
主要成果:
- 包括10项研究,显示AI模型可以提高诊断精度,治疗优化和生存预测.
- 人工智能增强的方法在预测和资源分配方面表现优于传统模型.
- 挑战包括数据异质性,模型通用性和算法透明度.
结论:
- 有证据表明,人工智能模型与NSCLC中OS的预后分层有关.
- 没有可评估的证据证明AI对PROM的影响或NSCLC的成本效益.
- 未来的研究应该整合经过验证的PROM和经济评估,解决AI的临床适用性,偏见和道德问题.
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