原題
Assessment of bias in scoring of AI-based radiotherapy segmentation and planning studies using modified TRIPOD and PROBAST guidelines as an example.
背景:本研究では、放射線療法にAIを適用した調査研究、特にAIに基づくセグメンテーションと治療計画の質の基準を精査した。
方法:著者らは、Delphiプロセスを介してPROBASTおよびTRIPODチェックリストを適応させ、2件の論文で有用性を試験し、その後10件の論文を評価した。フライスのカッパは観察者間の信頼性を評価した。
結果:特定のチェックリスト項目は、AIには無関係または修正が必要であると見なされた。61項目のうち2項目のみが統計的に有意なフライスのカッパスコアを示したが、41項目は確率的一致を示した。
結論:修正されたTRIPODとPROBASTチェックリストは信頼性スコアが低く、AI研究のための偏りのない論文スコアリングに対するそれらの有用性に疑問を引き起こした;ガイドラインの再評価と改良が必要である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110196
PMID: 38432311
Open Access
例として修正されたTRIPODおよびPROBASTガイドラインを用いたAIベースの放射線治療セグメンテーションおよび計画研究のスコアリングにおけるバイアスの評価。
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