原題
Interpretable artificial intelligence to optimise use of imatinib after resection in patients with localised gastrointestinal stromal tumours: an observational cohort study.
背景:イマチニブによる補助療法は消化管間質腫瘍(GIST)患者に推奨されているが、すべての患者に有益であるわけではなく、最適な治療期間は不明である。本研究の目的は、現実世界のデータに対して人工知能の手法を用いて、イマチニブによる補助療法が有益となる患者群を特定することであった。
方法:Memorial Sloan Kettering Cancer Centerで切除された非転移性GIST患者の再発確率を予測するために、反事実ランダムフォレストモデルを用いた観察コホート研究。AI法である最適ポリシーツリーを用いてモデルを解釈し、その後、ポーランドとスペインの外部コホートで検証した。
結果:最適なポリシーツリーでは、特定のタイプおよびサイズのGISTを有する患者に対してイマチニブを推奨していなかった。これらのガイドラインを適用することで、スペインとポーランドのコホートでそれぞれ29%と35%の患者を不必要な治療から救うことができた。
結論:患者のサブグループを特定する際にこれらのAI由来のガイドラインを利用することにより、不必要な毒性および経済的負担を軽減することができる。この研究では、イマチニブ治療の最適な期間が5年であることも明らかになった。
Journal: Lancet Oncol (CiteScore 2022: 62)
DOI: 10.1016/S1470-2045(24)00259-6
PMID: 38976997
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