基于人工智能 (AI) 的工具用于诊断和治疗前列腺癌:系统审查和元分析

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗人工智能 医疗人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在推进瘤学,特别是前列腺癌护理方面具有重大潜力.
• 目前缺乏对前列腺癌当前人工智能工具疗效的全面综合.
• 这项研究评估了用于前列腺癌诊断,预后和管理的AI工具.

研究的目的:

• 系统地识别和评估基于人工智能的前列腺癌工具的证据.
• 综合人工智能工具在前列腺癌护理连续性的性能.
• 评估前列腺癌人工智能研究中的质量和偏差风险.

主要方法:

• 从PubMed,Scopus和临床试验网站gov.gov.gov对2020年1月至2025年4月的研究进行系统审查.
• 使用PRISMA 2020指南,Covidence软件和QUADAS-AI工具进行数据提取和质量评估.
• 对34项使用随机效应模型组合性能指标 (AUC) 的研究进行了元分析.

主要成果:

• 包括43项研究,重点是诊断工具 (n=29) 和深度学习模型 (49%).
• 分析结果显示,诊断AI工具的AUC为0.845,预后工具的AUC为0.785.
• 深度学习模型的表现优于经典模型;大型语言模型 (LLM) 显示出新兴的角色,但实际应用性需要进一步验证.

结论:

• 人工智能工具在前列腺癌护理方面表现出有前途的表现,但人们对聚合性能和现实世界的适用性仍然存在担忧.
• 未来的研究应该优先考虑以人为中心的设计和以公平为中心的评估,以实现强大而道德的AI部署.
• 确保可扩展性和道德考虑对于将AI整合到前列腺癌管理中至关重要.