关于人工智能在肺癌转移影像诊断与预后评估中的系统评价与荟萃分析

《npj Digital Medicine》：Systematic review and meta-analysis of AI in lung cancer metastasis imaging for diagnosis and prognosis

　　

摘要

肺癌（LC）仍然是癌症相关死亡的主要原因，远处转移（DMs）非常常见。基于成像的人工智能（AI）研究主要集中在原发性肿瘤上，而对转移性病变的研究相对不足。本研究首次从定量角度综合评估了AI在肺癌远处转移成像评估中的性能，涵盖了分类和预后预测任务。在纳入的64篇相关文献中，有59篇被用于元分析。针对具体任务的元分析结果显示：在分子水平预测方面，AI模型的综合敏感性、特异性和AUC（表现最佳模型）分别为0.88、0.87和0.91；在转移性病变鉴别方面分别为0.87、0.90和0.93；在肿瘤类型分类方面分别为0.89、0.94和0.90；在预后预测方面分别为0.82、0.86和0.89。各研究之间的异质性较大（关键分析的I2值＞90%）。亚组分析显示，AI在不同研究环境中的表现均较为优异。这些发现支持将AI应用于肺癌远处转移的成像评估，并强调了开发稳健且易于解释的模型的必要性。