ネイチャー・メディシン誌に掲載された研究によると、TORCHと呼ばれるディープラーニングツールは、天津医科大学と鄭州大学第一付属病院の科学者によって開発された。 TORCHは、中国の4つの病院で収集された57,220件の細胞学的画像を使用してトレーニングされました。このツールは、胸部や腹部の体液貯留における悪性腫瘍を特定し、腫瘍の発生源を予測することができます。 この研究では、TORCH による原発腫瘍の起源予測の精度は 82.6% であることが判明しました。さらに、TORCH による疾患予測と一致する治療計画を適用することで、生存期間が TORCH 診断なしで治療された患者の 17 か月と比較して 27 か月に延長されました。 原発不明癌(CUP)の診断と治療は、その病気の捉えにくい性質のため、臨床医にとって難しい課題です。 CUP は診断される癌全体の 3% ~ 5% を占め、通常は悪性であり、CUP 患者のうち 10 か月の平均生存率を達成するのはわずか 20% です。 科学者たちは、この研究はAIシステムが臨床現場で貴重な支援ツールとなる可能性を浮き彫りにしていると評価したが、その有効性を確認するにはさらなるランダム化試験が必要だ。 |
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