原題
Validated machine learning tools to distinguish checkpoint inhibitor, radiotherapy, COVID-19 and other infective pneumonitis.
背景:チェックポイント阻害剤肺炎(CIP)、放射線肺炎(RP)、及び感染性肺炎(IP)の鑑別は、類似した臨床的及び放射線学的症状のために困難であるが、個別化された患者管理には重要である。
方法:機械学習を利用して、様々な施設の455人の患者の胸部CT画像から放射線学的特徴を抽出し、モデルを2人の放射線科医に対して評価した。
結果:これらのモデルは、RPおよびCIPの両方をCOVID-19および非COVID-19 IPから識別する点で放射線科医よりも優れた性能を示したが、RP、CIP、および以前にICIと放射線療法の両方に曝露された患者を識別する結果は、中等度から低度であった。
結論:機械学習ツールは、診断の不確実性に関して臨床医を支援する上で有望であるが、特にICIと胸部放射線療法の両方に以前に曝露された患者については、さらなる研究が必要である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110266
PMID: 38582181
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