原題
A Learning Program for Treatment Recommendations by Molecular Tumor Boards and Artificial Intelligence.
背景:分子腫瘍委員会(MTB)による治療提案には、特にエビデンスレベルの低いバイオマーカーに関して大きなばらつきがある。
方法:50の模擬症例を用いた学習プログラムをプロスペクティブな品質改善研究に用いた。その目的は、特にエビデンスの低いバイオマーカーについてMTBを標準化し、この状況におけるAIの有効性を評価することであった。
結果:47人の参加者のうち、42人が適格であり、MTBの一致は58.7%から67.9%に増加した。AIはMTBを上回り、治療推奨において88%の一致を達成した。
結論:学習プログラムを用いることにより、MTBの治療提案の適合性が改善された。AIベースのシステムはより高い一致率を示し、それらの潜在的な臨床的有用性を示した。
Journal: JAMA Oncol (CiteScore 2022: 44.3)
DOI: 10.1001/jamaoncol.2023.5120
PMID: 38032680
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