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Nov 02, 2023

以前の LDCT 検査で AI を使用すると、肺結節のリスク評価が向上します

2023 年 8 月 3 日 -- 以前の低線量 CT (LDCT) 検査からの情報を組み込んだ深層学習アルゴリズムは、肺結節の 3 年間の悪性腫瘍リスクを推定するのに、

2023 年 8 月 3 日 -- 以前の低線量 CT (LDCT) 検査からの情報を組み込んだディープラーニング アルゴリズムは、単一の CT 検査のみを使用するモデルよりも肺結節の 3 年間の悪性腫瘍リスクを推定するのにより効果的であることを研究者が発見しました。 。

オランダ、ナイメーヘンのラドボウド大学医療センターのキラン・ヴェンカデシュ率いるチームによると、この研究結果は、画像データにAIを追加することで、放射線科医がLDCTで見つかった肺結節をより適切に特徴付けるのにどのように役立つかを強調しているが、これは困難な作業である可能性があるという。 同グループの研究は8月1日付けでRadiology誌に掲載された。

「放射線科医にとって、悪性の可能性のある結節を特定し監視することは困難である」と研究グループは書いている。 「結節管理ガイドラインの存在にもかかわらず、正確な特徴付けは依然として退屈で、リーダー間およびリーダー内の変動の影響を受けやすい...深層学習を使用した人工知能は、特に組織病理学的分析と比較して、肺結節の悪性リスクを正確に推定するための有望な結果を実証した。に基づく参照基準。」

肺がんは世界中で最もがん関連の死亡原因となっており、定期的なLDCTスクリーニングによる早期診断が患者の転帰を改善する鍵となると研究チームは説明した。 しかし、LDCT では良性の肺結節にフラグを立てることができるため、臨床医が肺結節をより適切に特徴付けるのに役立つツールを開発することが重要になります。 Venkadesh 氏らによると、AI アルゴリズムはこの点で有望であるという。

研究者らは、以前の LDCT 検査情報を組み込んだ深層学習アルゴリズムのパフォーマンスを評価し、この組み合わせを深層学習アルゴリズムと 1 回の LDCT 検査および汎カナダ早期肺がん検出研究 (PanCan) モデルと比較しました (PanCan はリスク予測アルゴリズムを使用して肺がん検診の費用対効果を評価する研究）。

深層学習アルゴリズムのトレーニング セットは、4,902 人の試験参加者における 10,508 個の結節 (そのうち 422 個が悪性、つまり 4%) で構成されていました。 トレーニング セットのデータは、National Lung Screening Trial (NLST) から取得したものです。 2 つのテスト セットは、129 個の結節 (そのうち 43 個が悪性、または 33%) と 126 個の結節 (うち 42 個が悪性、これも 33%) で構成されていました。 これらのデータは、デンマーク肺がんスクリーニング試験 (DLCST) および多中心イタリア肺検出試験 (MILD) から得られたものです。

以前のLDCT検査データを組み込んだ深層学習アルゴリズムは、アルゴリズムと単一のLDCT検査およびPanCanモデルの両方を上回ったと研究チームは報告した。

この研究は現在の文献に貴重な貢献をしていると、英国キングス・カレッジ・ロンドンのキャロリン・ホースト博士とボストンのブリガム・女性がんセンターの同僚の西野瑞樹医学博士は付随する解説で述べている。

「Venkadeshらによって発表された研究は、肺がんスクリーニング分野における縦方向イメージングに人工知能を使用する最初のステップであり、人工知能と連続イメージングを統合して、参加者とスクリーニングプログラムの両方にとって改善された結果を達成するための道を切り開きます。」彼らが書きました。

研究全体はここでご覧いただけます。