原題
Emerging Artificial Intelligence Technologies for Risk Assessment and Management in Acute Myeloid Leukemia: A Review.
背景:急性骨髄性白血病(AML)は個別化治療を必要とする不均一で高死亡率の血液癌である;AIは特に低資源環境においてリスク層別化、診断、及び治療を改善する可能性がある。
方法:マルチモーダルAI(臨床/細胞遺伝学/分子)、画像および変異体予測のための深層学習、およびゲノム/連合/説明可能なモデルの3つの領域における機械学習の記述的レビュー。
結果:MLはELNリスクツールよりも優れていた;サブタイプの画像DL AUROC 0.97、NPM1予測AUROC 0.92;トランスクリプトーム分類>99%の精度;連合学習96.5%。
結論:AIは検出、予後判定、および個別化された治療を強化する可能性があるが、説明可能性、標準化されたデータ、規制、および公平な実施が必要である。
Journal: JAMA Oncol (CiteScore 2022: 44.3)
DOI: 10.1001/jamaoncol.2025.3601
PMID: 41196612
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