健康

AIは肺がんのスクリーニングに役立ちます：40％少ない偽陽性の結果

Radboudumcの研究者は、肺がんスクリーニングの偽陽性結果の数を40％減らすAIモデルを開発しました。エラー陽性の結果は、患者の不必要なフォローアップスキャン、余分なコスト、不安につながります。 肺がんの集団スクリーニングは、放射線科医にとってかなりのワークロードを意味します。もう1つの課題は、CTスキャンの評価です。エラー陽性の結果は、追加の調査、より高いコスト、不必要な懸念につながります。 AIは、各場所のがんリスクをより正確に推定することにより、ここでソリューションを提供できます。 それが理由です 検証 Radboudumcで開発された研究者Noa Antonissen AIモデル。このモデルは、CTスキャンに16,000を超える肺斑点を持つアメリカの肺がんスクリーニングデータで訓練されており、そのうち1,000以上の悪性があります。モデルは各スポットを一種の3Dプレートに回します。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。 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 mmの困難な場所のグループでは、AIは明らかに優れていました。すべての癌の症例が見つかった一方で、偽陽性の結果の数は40％減少しました。 ブロン： radboudumc #AIは肺がんのスクリーニングに役立ちます40少ない偽陽性の結果