原題
The actual performance of ML/AI models in predicting radiation-induced toxicity in head and neck cancer: a systematic review and meta-analysis.
背景:AI/MLモデルは頭頚部癌における放射線誘発毒性(RIT)を予測するためにますます開発されているが、その性能と信頼性は不明のままである。
方法:PubMed、EMBASE、Web of ScienceおよびCochraneの系統的メタ解析;PROBASTにより評価されたバイアス;AUROC抽出およびサブグループ解析。
結果:67件の研究(568モデル)では、AUC 0.76(95%CI 0.73-0.78)がプールされ、かなりの不均一性が認められた。画像バイオマーカーは精度を改善した。ほとんどがレトロスペクティブであり、予測因子の選択にばらつきがあった。内部/プロスペクティブ検証は同程度であり、外部検証は限定的であった。
結論:ML/AIモデルはRITの予測に中程度の有望性を示しているが、方法論的な欠点と一貫性のない報告が一般化可能性を制限しており、標準化された開発と集学的アプローチが必要である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111350
PMID: 41421773
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