原題
Colorectal cancer detection using non-contrast CT and deep learning: a multicenter and international cohort study.
背景:結腸直腸癌(CRC)は実質的な死亡率を引き起こす;スクリーニングは死亡を減少させるが、結腸鏡検査およびCTコロノグラフィーは障壁に直面する。著者らは、ルーチンの非造影CTを用いた非侵襲的で低コストのCRCスクリーニング法であるCOCAを開発した。
方法:後ろ向き多施設研究では、1,321人のCRCと1,357人の対照を用いて、混合教師付き学習による関節病変のセグメンテーション/分類モデルを訓練した。外部検証では、複数の施設からの腹部/骨盤および胸部CTを用い、10人の読影者による研究および2つの実世界のコホート(27,433人の連続した患者)がパフォーマンスを評価した。
結果:多施設AUC 0.967-0.996. COCAは放射線科医に対して感度を20.4%、特異度を5.4%改善した。実世界のコホート:感度88.2%および86.6%、特異度99.5%および99.8%、PPV 63.4%。
結論:COCAはすべての設定で確実に実行され、大規模な日和見的CRCスクリーニングを可能にする可能性がある。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2026.04.009
PMID: 42025761
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