ASCO 胃腸がんシンポジウムで発表された新しい研究の結果は、C the Signs と呼ばれる人工知能 (AI) 予測モデルが結腸直腸がん (CRC) の検出を改善し、早期診断への革新的なアプローチを提供する可能性を浮き彫りにしています。1
Seema Dadhania 氏、インペリアル・カレッジ・ロンドン外科・癌部顧問臨床腫瘍医
「私たちは、C the Signs プラットフォームが、患者が実際に診断されるよりも早く結腸直腸がんの兆候やリスクを検出できるかどうかを理解しようとしていました」と、インペリアル・カレッジ・ロンドン外科・癌部の臨床腫瘍医コンサルタントである研究調査者のシーマ・ダダニア氏は説明した。とのインタビューで アメリカのマネージドケアジャーナル® (AJMC®）。 “それで、 [we’re] 症状や内部に存在するその他のデータの集合体を使用して、結腸直腸がんの早期シグナルを検出する方法があるかどうかを理解しようとしています。 [Mayo Data Platform]」
特に若年層の間で大腸がんと診断される人が増えており、公衆衛生上の課題が増大しています。スクリーニングの進歩にも関わらず、多くの大腸がん症例は依然として症状が現れた後にのみ特定され、多くの場合転帰が不良となる後期の段階で特定されます。
初期段階の大腸がんは進行した病気に似ている可能性がありますが、個々の症状だけでは的中率が低く、症状のクラスターが悪性腫瘍を示すものです。残念ながら、これらの症状群は良性の疾患に関連していることが多く、診断の遅れの一因となっています。 C the Signs は、臨床上の疑いが生じる前であっても、高リスクの個人を早期に特定することで、これらの課題に対処できる可能性を提供します。
C the Signs は 30 秒以内に、患者がどのがんのリスクにさらされているかを特定し、がんを診断するための適切な検査や専門家を推奨します。2
この遡及研究では、プライマリケア現場からのデータを利用して、C the Signs のパフォーマンスを評価しました。研究者らは Mayo Data Platform を使用して、2002 年 1 月 1 日から 2021 年 12 月 31 日までの 20 年間にわたる電子医療記録 (EMR) の包括的なデータセットを分析しました。患者記録には、人口統計情報、臨床症状、検査結果が含まれており、分析されました。 AI モデルを使用して感度、特異度、陽性的中率 (PPV)、および陰性的中率 (NPV) を評価します。さらに、このモデルのパフォーマンスは、結腸内視鏡検査や糞便免疫化学検査 (FIT) などの他のスクリーニング方法に対してベンチマークされました。
研究者らは、非特異的な症状や典型的なスクリーニング基準から外れた高リスク患者を識別するモデルの能力を調査した。 AI モデルの診断効率を従来の方法と比較するために統計分析が実施され、日常的なプライマリケアのワークフローへの統合に焦点が当てられました。
分析された894,275人の患者のうち、7,348人が研究期間中に大腸がんと診断された。このモデルは、CRC のリスクがある患者の特定において 93.8% の感度と 19.7% の特異度を達成しました。注目すべきことに、このモデルはこれらの患者の 29.4% をプライマリケア医よりも最大 5 年早く高リスクであると特定し、早期発見の可能性を強調しました。特異度は低いにもかかわらず、このモデルの高い感度と早期識別能力は、タイムリーな介入を促進し、CRC ケアにおける患者の転帰を改善する上でのその価値を強調しています。
「患者に結腸内視鏡検査を受けてもらうには、適切な紹介を正当化する一連の基準または一連の症状を持っている必要があります」とダダニア氏は説明した。 「このツールのおかげで、すでにシステムを通過できる患者を捕らえているだけでなく、現状のシステムでは結腸内視鏡検査を受けられない一部の患者も捕らえているということだと思います。」
参考文献
1. Dadhania S、Herrick B、Bakshi B、他。パラダイムの転換: C the Signs による臨床意思決定サポートによる結腸直腸がんの早期発見。 ASCO 消化器癌シンポジウムで発表されたポスター。 2025 年 1 月 23 ～ 25 日。カリフォルニア州サンフランシスコ。
2. 癌の早期発見: C の兆候。 C 標識。 2025 年 1 月 23 日にアクセス。 https://www.cthesigns.com/。
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#人工知能で結腸直腸がんの早期発見を可能にする
2025-01-23 18:23:00