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2025-09-17 19:09:00
Radboudumcの科学者は、肺がんのスクリーニングでの偽陽性結果の数を40％低下させるAIシステムを開発しました。エラー陽性の結果は、患者の不必要なフォローアップ調査、余分なコスト、不安を引き起こします。以前の研究では、人口スクリーニングによるリスクグループの予防スクリーニングは、病気が以前の段階でしばしば検出されるため、死亡率をほぼ25％減らすことができることが示されています。米国およびさまざまなヨーロッパ諸国では、人口のスクリーニングを通じて肺がんのスクリーニングがすでに適用されています。
肺がんは世界中で最も致命的な癌の形態であり、すべての癌関連の死亡のほぼ4分の1を担当しています。彼らのプレスリリースで、Radboudumcは、肺がんのスクリーニングの利点を強く信じているが、そのような欠点は強く信じていると発表しました。 エラー陽性の結果。
偽陽性の結果が少ない
オランダでの肺がんの集団スクリーニングの導入は、放射線科医にとってかなりのワークロードです。さらに、CTスキャンを評価することは課題です。以前の研究では、多くの肺の異常が肯定的な結果をもたらすことが見えることが示されていますが、その大部分は良性であることが判明しました。このような誤検知結果は、患者の余分な診断、より高い医療費、不必要な不安を引き起こします。
「オランダでスクリーニングを導入する場合、可能な限り偽の位置の数を減らす必要があります。AIは、がんのリスクをより正確に推定することで解決策を提供することができます。
既存のスキャンを使用したトレーニングアルゴリズム
そのため、Radboudumcで開発されたAIモデルである研究者Noa Antonissenが開発されました。 「私たちのモデルは、CTスキャンに16,000を超える肺スポットを備えたアメリカの肺がんスクリーニングデータについて訓練されており、そのうち1,000以上の悪性。このモデルは各スポットを3Dプレートのようにします。それに基づいて、AIはスポットが悪性である可能性を計算します」とアントニッセンは言います。
その後、研究者は、オランダ、ベルギー、デンマーク、イタリアの大規模な国際研究の画像に関するAIモデルをテストしました。さらに、AIモデルのパフォーマンスを広く使用されているリスクモデル（Pancanモデル）と比較しました。特に、5〜15ミリメートルの困難なスポットのグループでは、AIは明らかに優れていました。誤った陽性の結果の数は40％減少しましたが、癌のすべての症例が見つかりました。 radboudumcのこの研究、 公開 放射線学では、AIはAIが主要な役割を果たし、スクリーニングをより効率的にすることができることを示しています。
肺疾患の早期発見の重要性のために、とりわけ、胸部CTスキャンの使用は世界中で増加しています。ドイツでは、長期の数は2009年の80万人から2020年の130万人に増加しました。スキャンは多くの情報を提供しますが、呼吸の違いや体重の変化などの要因により解釈は依然として困難です。 Spirabeneプロジェクト内で、フラウンホーファーデジタル医学研究所は、パートナーのJung Diagnostics GmbHと大学医療センターMainzとともに、 革新的なAIソリューション それはこれに変化をもたらします。
#AIのおかげで肺がんのスクリーニングでの誤検出の少ない結果