2023.10.27
肺がん検診CTから得られる体組成情報は死亡リスクを予測する
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- カテゴリ
- 呼吸器疾患
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- ジャーナル名
- Radiology
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- 年巻号ページ番号
- 2023 July, Radiology 308: e222937
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- 著者
- Kaiwen Xu
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- 所属
- The Department of Computer Science, Vanderbilt University, 2301 Vanderbilt Pl, Nashville, TN, USA
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背景
CT画像には検査の主目的である疾患以外にも、多くの情報が含まれている。体組成情報もその一例であり、低線量肺がんCT検診から自動的に体組成分析を行う人工知能アルゴリズムが開発されている(https://doi.org/10.1117/12.2611784)。
アメリカVanderbilt UniversityのXuらは、肺がんリスクの高い個人を低線量CT検査または胸部X線検査へと割り付けた大規模ランダム化比較試験National Lung Screening Trial(NLST)の二次解析(n=20,768)を行い、上記AIアルゴリズムによってベースライン低線量CTから得られた体組成測定値が、肺がん罹患率・肺がん死亡率・心血管疾患(CVD)死亡率・全原因死亡率を予測しうるか検討した。
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