原題
Validation of an Artificial Intelligence-Based Prediction Model Using 5 External PET/CT Datasets of Diffuse Large B-Cell Lymphoma.
背景:本研究は、びまん性大細胞型B細胞リンパ腫(DLBCL)におけるディープラーニングモデルの予測能を、国際予後指標(IPI)およびラジオミックPET/CT特徴モデルと比較することにより検証することを目的とした。
方法:1,132人のDLBCL患者からのデータを分析し、296人はトレーニング用、836人は外部検証用であった。主要アウトカムは進行までの2年の時間であり、曲線下面積(AUC)およびカプラン・マイヤー曲線を通じてモデルのパフォーマンスを評価した。
結果:ディープラーニングモデル(AUC 0.66)はIPI(AUC 0.60)よりも優れていたが、ラジオミックPETモデルは最も高いAUC(0.71)を示した。
結論:ディープラーニングモデルはDLBCLの治療成績を効果的に予測するが、ラジオミクスと比較して予後予測能が低い。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.124.268191
PMID: 39362767
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