原題
Artificial Intelligence for Response Assessment in Pediatric Neuro-Oncology (AI-RAPNO), part 1: review of the current state of the art.
背景:AIは小児神経腫瘍学における画像解釈を改善することができるが、腫瘍の独特な組織病理学的、分子的、および臨床的特徴には、個別の解決策が必要である。
方法:セグメンテーション、反応評価、再発と毒性の予測、および集学的統合のための小児特有のAIを要約し、実施の障壁を評価する政策レビュー。
結果:ツールは、診断精度を高め、ワークフローを標準化し、個別化された治療をサポートすることができるが、異種データによる制限、限定された一般化可能性、および統合の課題に直面している。
結論:優先事項は、データ共有、外部検証、規制および倫理的枠組み、および安全な臨床翻訳を可能にするための臨床医中心の展開である。
Journal: Lancet Oncol (CiteScore 2022: 62)
DOI: 10.1016/S1470-2045(25)00484-X
PMID: 41167227
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