原題
Multimodal Artificial Intelligence System for Risk-Adapted Cancer Survivorship Surveillance: A Multicenter Target Trial Emulation.
背景:癌生存者は厄介なサーベイランスに直面しており、追跡を個別化するためにMRIと放射線治療線量マップを組み合わせたマルチモーダルAIを作成した。
方法:ステージII鼻咽頭癌(N=2,148、5施設):標的試験エミュレーションは安全な脱強化を試験し、トランスフォーマーは故障までの時間を予測し、リスクに適応したスケジュールを作成した。
結果:AUCのAIは体内で0.991,体外で0.986であった。治療失敗のない患者の90%以上で来院が減少した;高リスク患者は5年間で6回以下の来院を受け、真の治療失敗に対する感度が高かった。
結論:この一般化可能なAIは、NCCNガイドラインを補完し、サバイバーシップモニタリングの負担を軽減することができる。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2026.08.020
PMID: 42612835
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