原題
A confidence-based, artificial intelligence pathology model for diagnosis of intrahepatic cholangiocarcinoma.
背景:肝内胆管癌(ICCA)は、組織学が転移性肝癌と重複する致命的な肝腺癌であり、費用のかかる除外的精密検査と治療の遅れを引き起こす。
方法:ヨーロッパの5つのセンターからの544症例のレトロスペクティブ分析では、3つのディープラーニングアーキテクチャ(Ctranspath/HistoBistro、UNI/CLAM、CONCH/TITAN)を比較した。GODIN予測エントロピーは信頼性推定を提供した。最終モデルであるAI2CCAは、フランス、インド、および韓国の4施設で患者161人を対象にプロスペクティブに検証された。
結果:CONCH/TITANはレトロスペクティブに最もよく機能した(AUROC 0.840)。信頼閾値処理により、AUROCはFPR 0で0.958に上昇し、46%の高信頼症例が維持された。プロスペクティブAUROCは1.00(フランス)および0.965(アジア)であった。
結論:信頼性を認識したAIバイオマーカーは、ICCAと転移を正確に鑑別し、不必要な検査を減らし、治療決定を迅速化する可能性がある。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2026.02.018
PMID: 41791652
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