原題
Artificial intelligence model for cardiovascular disease risk prediction in breast cancer patients using electronic health records and computed tomography scans.
背景:心血管系疾患は世界的にもがん生存者の間でも主要な死因である。乳癌では、治療に関連した心毒性および併存する危険因子が、治療開始時の早期CVD検出の動機となっている。
方法:放射線療法を受けている乳癌患者のCVD死亡率を予測するために、CTスキャンとEHRを組み合わせた融合深層学習モデルを開発した。このコホートには患者23,067人(約500万枚のCTスライスおよび約600,000件のEHR文書)が含まれた。
結果:このモデルはAUC 0.946(95%CI 0.939-0.950)および精度0.93(95%CI 0.92-0.94)を達成した。
結論:画像と臨床テキストのマルチモーダル融合は、CVD死亡率予測を効果的に改善する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2026.111455
PMID: 41759965
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