人工智能与放射科医生在预测肺癌治疗反应方面:系统性审查和元分析

科学领域:

• 瘤成像学成像学
• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地用于瘤学成像.
• 这项研究侧重于AI在预测肺癌治疗反应中的作用,而不是诊断.
• 放射科医生的解释是当前的标准.

研究的目的:

• 系统地审查和分析比较人工智能和放射科医生在预测肺癌治疗反应方面的表现的研究.
• 评估人工智能系统与放射科医生的诊断准确性.

主要方法:

• 在多个数据库 (PubMed,Embase,Scopus等) 中进行系统搜索. 在2025年3月之前.
• 包括11项回顾性研究 (n=6,615) 对比人工智能和放射科医生来预测肺癌治疗反应.
• 使用随机效应模型对敏感性,特异性和准确性的聚合分析;评估了异质性和出版偏差.

主要成果:

• 人工智能展示了0.9的聚合灵敏度和0.8.8的特异性.
• 人工智能比放射科医生具有适度但统计学上显著的优势 (风险差异:敏感度为0.06,特异性为0.04).
• 人工智能的优势在CT和PET/CT成像中最为明显.

结论:

• 人工智能在预测肺癌治疗反应方面比放射科医生有了统计学上显著的,尽管很小的进步,特别是CT和PET/CT.
• 局限性包括依赖回顾性数据和缺乏前性多中心试验.
• 未来的研究应该集中在可解释的人工智能,公平性和前性研究中的经济分析上.