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2023.03.24

一度の低線量CTで肺がんリスクを予測する

  1. Deep Learning（深層学習）
  2. 低線量CT
  3. 肺がん検診

背景

低線量CTを用いた高リスク者向け肺がん検診の有効性は確立されており、どの個人を高リスクとみなすかに関しては最適化の余地がある。
アメリカMassachusetts Institute of TechnologyのMikhaelらは、National Lung Screening Trial（NLST試験）で実施された低線量CT画像を用いて、検診から1～6年後の肺がん発症を予測するディープラーニングがんリスクモデル「Sybil」を開発し、NLST試験のホールドアウトセット、米Massachusetts General Hospital（MGH）および台湾Chang Gung Memorial Hospital（CGMH）の独立テストセットにおいて検証した。

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