本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
Hepatol Int2023 Aug.
肝内胆管癌の早期再発を予測する人工知能CTラジオミクス：多施設共同研究
Artificial intelligence CT radiomics to predict early recurrence of intrahepatic cholangiocarcinoma: a multicenter study.
Song Y, Zhou G, Zhou Y, Xu Y, Zhang J, Zhang K, He P, Chen M, Liu Y, Sun J, Hu C, Li M, Liao M, Zhang Y, Liao W, Zhou Y
AIによる要約
本研究では、人工知能（AI）を用いたCTラジオミクスを用いて、肝内胆管癌（ICC）の根治切除後の早期再発（ER）リスクを予測する術前モデルを開発し検証した。8つの医療センターから311人の患者が対象となり、LightGBM（機械学習アルゴリズム）により、ラジオミクスおよび臨床ラジオミクスモデルが構築された。結果、15の放射線学的特徴と3つの臨床的特徴を含む複合モデルにより、AUCは0.974であり、AJCC第8次TNMステージングシステムより高い値を示した。感度は平均94.6％であった。
AIによるコメント
本研究は多施設共同で行われ、ICCの早期再発リスクを予測するAI駆動の複合ラジオミクスモデルを開発・検証している。モデルの性能は高く、感度も平均94.6％と良好である。ただし、さらなる研究が必要であり、臨床現場への適用性や実用性についても検討する必要がある。
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