健康

AI肺がんのリスクモデルは、病院の主に黒人集団で検証されています

クレジット：ペクセルからのカンパスプロダクション 国際肺がんの研究協会2025肺がんの世界会議で発表された新しい研究（WCLC）主に黒人集団の将来の肺がんのリスクを予測するために、深い学習人工知能モデルであるシビルの使用を検証します。 イリノイ大学病院＆クリニック（UI Health）が実施したこの研究は、イリノイ大学シカゴ大学（UIC）の学術的健康企業（UIC）であり、現実の世界でのSybilの強力なパフォーマンスを強調しています。 臨床環境 人種的および社会経済的に多様な患者がいます。 シビルの実装コンソーシアムは、UIC、大衆将軍ブリガム、バプテストメモリアルヘルスケア、マサチューセッツ工科大学、およびウェルスターヘルスシステムで構成されています。 以前の米国のシビルの検証は、90％以上の白いコホートで実施されましたが、この新しい分析は、参加者の62％が非ヒスパニック系黒人、13％のヒスパニック系、4％のアジア人として特定された集団に焦点を当てました。このモデルは、単一の低用量CT（LDCT）スキャンから最大6年後、肺がんの高い予測精度を示しました。 「この研究は、シビルが人種的および社会経済的に多様な環境でうまく機能し、その幅広いユーティリティをサポートすることを確認しています。 肺がんのスクリーニング「看護師の主任著者であり、UI Healthの肺スクリーニングプログラムのディレクターであり、イリノイ大学がんセンターのメンバーであるメアリー・パスキネリは言いました。 「それは、肺がんの結果の早期発見を改善し、格差に対処するためのツールとして有望であることを示しています。」 Pasquinelliと彼女の同僚は、2014年から2024年の間にUI Healthの肺スクリーニングプログラムから2,092個のベースラインLDCTを評価しました。これらのうち、68人の患者が肺がんと診断され、追跡時間は0から10.2年の範囲です。 この研究では、シビルの曲線下の領域（AUC）のパフォーマンスが1年から6年にわたって次のことがわかりました。 0.94（1年） 0.90（2年） 0.86（3年） 0.85（4年） 0.80（5年） 0.79（6年） a 肺癌 スクリーニングモデルのAUCは0.94です。つまり、モデルがランダムに選択された患者をランダムに選択したランダムに選択した患者が、近い将来がんを発症しないランダムに選択された患者よりも高いリスクをランク付けする可能性が94％あることを意味します。 彼女は、黒人の参加者に制限され、スクリーニングから3か月以内に診断された癌を除外した後、結果は強いままであると報告しました。 Pasquinelliによると、この研究はSybilの臨床的一般化可能性を確認し、人種や民族などの要因に関してモデルが偏見がない可能性があることを示唆しており、過小評価されているコミュニティで強力なパフォーマンスを示しています。 Sybil実装コンソーシアムは、Sybilを現実世界の臨床ワークフローに統合するために、前向き臨床試験を進めます、と彼女は言いました。 国際肺癌研究協会によって提供 引用：AI肺がんリスクモデルは、病院の主に黒人集団で検証されています（2025年9月6日）2025年9月6日にhttps://medicalxpress.com/news/2025-09-ai-lung-cancer-validated-predominally.htmlから取得 このドキュメントは著作権の対象となります。私的な研究や研究の目的のための公正な取引とは別に、書面による許可なしに再現される部分はありません。コンテンツは情報のみで提供されます。 #AI肺がんのリスクモデルは病院の主に黒人集団で検証されています