健康

AIは、肺がんのリスクを予測する際に標準回帰モデルを打ち負かします

肺がんを発症する個人のリスクを予測することになると、新しいメタ分析によると、人工知能モデルは標準リスク評価を上回ります。 で公開されています 米国放射線大学ジャーナル、新しい論文は、肺がんと診断されるリスクが最も高い個人を特定するためのAI対応予測と従来の回帰モデルの有用性を比較しています。 低用量CT肺スクリーニングは、癌が早期に特定される可能性を大幅に増加させ、必然的に結果を改善します。ただし、喫煙の既往がある場合でも、スクリーニングはすべての患者には必要ありません。 肺がんのスクリーニング紹介は、個人が喫煙、年齢、病状、時には人口統計学的要因など、多くの要因に基づいています。肺がんを発症する誰かの可能性を予測するリスクモデルも使用して、誰が疾患のスクリーニングを受けるべきかを判断することができます。 しかし、すべてのモデルが同じであるわけではなく、患者のリスクを評価する際にすべて同じデータを組み込むこともありません。これは、研究者がリスク予測モデルに関する以前の研究を掘り下げて、特定の方法が精度の点で優れているかどうかを判断するようになった理由です。 「スクリーニングの取り組みの最適化は、正確な予測モデルを使用して、将来の肺がん診断のリスクが最も高い個人を特定することで達成できます。カナダのロイヤル大学病院の医療画像学部とともに、いくつかの多変量リスク予測モデルが開発および検証されています」と同僚は述べています。 「これらのモデルは、人口統計および臨床情報に基づいて個人をリスクカテゴリに正確に層別化し、スクリーニングの適格性と最適なスクリーニング間隔を通知することを目指しています。」 #AIは肺がんのリスクを予測する際に標準回帰モデルを打ち負かします