原題
Interpretable Artificial Intelligence in Assisting Treatment Response Prediction for Locally Advanced Rectal Cancer After Neoadjuvant Chemoradiotherapy: A Prospective, Multicenter, Human-Model Interaction Study.
背景:局所進行直腸癌(LARC)における肛門直腸温存を可能にするためには、術前補助療法後の病理学的完全奏効(pCR)の術前同定が必要であるが、AIツールは前向きな検証と解釈に欠けている。
方法:レトロスペクティブな823人のLA C患者は、Radscoreを生成するDeep Residual Shrinkage Networkを訓練するために使用された術前MRI検査からの放射線学的特徴を有していた。Radscoreと臨床病理学的因子はRAPIDS-IIを形成した。パフォーマンスは、ホールドアウトセットおよび多施設プロスペクティブ試験(n=207)で検証され、SHAPはモデルの寄与を説明した。主要評価項目はAUCとし、放射線科医の読影への影響を評価した。
結果:RAPIDS-II AUCは0.813(試験)および0.795(プロスペクティブ)であった。RAPIDS-IIは、特に若手放射線科医のAUCおよび感度を改善した;SHAPはRadscoreが予測を促進することを示した。
結論:解釈可能なRAPIDS-IIはpCRを確実に予測し、臨床医、特に経験の少ない読者が治療を個別化するのに役立つ可能性がある。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.12.025
PMID: 41556864
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