2020.09.28

X線画像からCT検診が必要な高リスク者を特定するAIを開発

カテゴリ

呼吸器疾患
原文タイトル

Deep Learning Using Chest Radiographs to Identify High-Risk Smokers for Lung Cancer Screening Computed Tomography: Development and Validation of a Prediction Model
ジャーナル名

Annals of Internal Medicine
年巻号ページ番号

2020 November, Ann Intern Med 173: 704
著者

Michael T. Lu
所属

Massachusetts General Hospital Cardiovascular Imaging Research Center, Brigham and Women's Hospital Program for Artificial Intelligence in Medicine, and Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA

背景

CTによる肺がん検診は肺がんリスクを軽減することが示されているが、検診が有効な高リスク者の絞り込みには最適化の余地がある。Massachusetts General Hospital のLuらは、PLCO試験のデータ（n=41,856）を用い、電子カルテで参照可能なデータ（胸部X線・年齢・性別・喫煙ステータス）を用いて長期肺がん発症を予測する畳み込みニューラルネットワークモデルCXR-LCを開発、PLCO試験の喫煙者（n=5,615）とNLST試験の重喫煙者データ（n=5,493）で検証した。

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