血管医学および外科ジャーナル

概要

自動肺がん検出と医師間の比較：文献レビュー

カビヤ・サティヤクマール、マイケル・ムニョス、スネハル・バンソッド、ジャイカラン・シン、ジャスミン・フンダル、B・ベンソン・A・バブ

はじめに:肺がんは、米国だけでなく世界中でがんによる死亡原因の第 1 位です。放射線科医や医師は日々の作業負荷が大きいため、燃え尽き症候群になるリスクが高くなります。この負担を軽減するために、この文献レビューでは、肺結節がん検出における 4 つの異なる AI モデルのパフォーマンスと、医師/放射線科医に対するパフォーマンスを比較します。

方法: 2008年から2019年にかけて648件の論文が抽出され、そのうち4件が選択された。包含基準: 18〜65歳、胸部CTスキャン、肺結節、肺がん、ディープラーニング、アンサンブル法および従来法。除外基準: 65歳以上、PETハイブリッドスキャン、CXRおよびゲノミクス。結果分析: 感度、特異度、精度、感度特異度ROC曲線、曲線下面積(AUC)。データベース: PubMed/MEDLINE、EMBASE、Cochrane library、Google Scholar、Web of science、IEEEXplore、DBLP。

結論:ハイブリッド ディープラーニング アーキテクチャは最先端のアーキテクチャであり、高性能の精度と低い誤検知レポートを備えています。各モデルの精度を詳細に比較する今後の研究は有益です。このハイブリッド アーキテクチャのような自動化された医師支援システムは、質の高い医師と患者の関係を維持し、医師の燃え尽き症候群を軽減するのに役立つ可能性があります。