基于电子健康记录的人工智能模型对早期发现胰腺癌的有效性:系统性审查和元分析
George G Makiev1,2, Igor V Samoylenko1, Valeria V Nazarova1
1Predictive Modeling Department, Research Center for Artificial Intelligence in Healthcare, N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology, Ministry of Health of Russia, 24 Kashirskoe Shosse, Moscow 115522, Russia.
使用电子健康记录 (EHR) 的人工智能 (AI) 模型可以预测胰腺癌 (PC) 风险. 神经网络显示了最高的准确性,但低的积极预测值需要有针对性的选.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 胰腺癌 (PC) 预后不佳,需要早期检测方法.
- 目前,对全人口进行PC查是不切实际的.
- 利用电子健康记录 (EHR) 数据的人工智能 (AI) 模型为症状前风险分层提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析用于PC预测的AI模型的性能.
- 用专门结构化的EHR数据来评估AI模型的性能.
主要方法:
- 在PubMed,MedRxiv,BioRxiv和谷歌学者 (2010-2025) 的系统文献搜索.
- 包括使用EHR数据 (不包括成像/基因组学) 进行AI驱动的PC预测的研究,报告了AUC,灵敏度 (Se) 和特异性 (Sp).
- 对AUC,Se和Sp的随机效应元分析,与异质性和出版偏差评估.
主要成果:
- 十九项研究符合纳入标准,AUC总值为0.785,表明良好的区分能力.
- 与其他AI模型相比,神经网络 (NN) 模型实现了明显更高的AUC (0.826) 聚合值.
- 对于Se和Sp,观察到高异质性 (I2 ≥99.9%),具有持续较低的积极预测值 (PPV).
结论:
- 使用EHR数据的AI模型显示了早期PC检测的前景,NNs在AUC方面表现最好.
- 显著的异质性和低的PPV强调了需要标准化的方法和有针对性的风险分层.
- 未来的研究应该专注于前性验证和集成到临床决策支持系统中,以有效评估PC风险.
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