原題
oDigital pathology biomarkers for guiding radiotherapy-based treatment concepts in prostate cancer – a systematic review and expert consensus.
背景:現在の前立腺癌リスク層別化システムは、疾患の異質性を十分に反映しておらず、高度な方法の必要性が強調されている。人工知能(DP-AI)と組み合わせたデジタル病理学は、放射線療法における患者評価を強化する可能性がある。
方法:この研究には、前立腺癌放射線療法におけるDP-AIに関する11の研究の系統的レビューと、DP-AIの臨床的および研究的役割に対処する修正デルファイ調査が含まれた。
結果:DP-AIは従来のモデルよりも優れた予後予測能力を示し、治療期間の決定を支援した。専門知識調査では、償還格差は存在するものの、DP-AIへの大きな関心が示された。
結論:DP-AIは、前立腺癌における患者の層別化および治療戦略を最適化する上で有望であり、広範な実施の前にさらなるプロスペクティブな検証を保証する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111039
PMID: 40645505
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