原題
Artificial Intelligence for Response Assessment in Pediatric Neuro-Oncology (AI-RAPNO), part 2: challenges, opportunities, and recommendations for clinical translation.
背景:RAPNO基準は、小児脳腫瘍における治療反応および進行の評価の指針となる。AIは評価を改善する可能性があるが、様々な画像、乏しい注釈付きデータセット、規制上の課題などの障壁に直面している。
方法:AI-RAPNO小委員会は、小児神経腫瘍学におけるAIの信頼性と一般化可能性を改善するための課題と提案された推奨事項をレビューした。
結果:自動反応評価、マルチモーダル統合、および合成対照コホートに対するAIの可能性を強調し、標準化された画像、より大きな注釈付きデータセット、強固な検証、および規制の枠組みを推奨する。
結論:提案された行動は、AIを試験および臨床ケアのための信頼できる実行可能なツールに変換するためのインフラおよび検証を構築することを目的としている。
Journal: Lancet Oncol (CiteScore 2022: 62)
DOI: 10.1016/S1470-2045(25)00489-9
PMID: 41167228
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