論文の概要: From Algorithms to Outcomes: Reviewing AI's Role in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Recurrence Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10586v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 17:03:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 22:44:00.381811
- Title: From Algorithms to Outcomes: Reviewing AI's Role in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Recurrence Prediction
- Title(参考訳): アルゴリズムから成果へ:非分子浸潤膀胱癌再発予測におけるAIの役割を振り返る
- Authors: Saram Abbas, Dr Rishad Shafik, Prof Naeem Soomro, Prof Rakesh Heer, Dr Kabita Adhikari,
- Abstract要約: 主要な尿路癌である膀胱がんは、イギリスで毎日15人が死亡している。
リスクを過大評価し,精度の低いスコアシステムによる再発予測ツール。
機械学習(ML)技術は、NMIBCの再発を予測するための有望なアプローチとして登場した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Bladder cancer, the leading urinary tract cancer, is responsible for 15 deaths daily in the UK. This cancer predominantly manifests as non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC), characterised by tumours not yet penetrating the muscle layer of the bladder wall. NMIBC is plagued by a very high recurrence rate of 70-80% and hence the costliest treatments. Current tools for predicting recurrence use scoring systems that overestimate risk and have poor accuracy. Inaccurate and delayed prediction of recurrence significantly elevates the likelihood of mortality. Accurate prediction of recurrence is hence vital for cost-effective management and treatment planning. This is where Machine learning (ML) techniques have emerged as a promising approach for predicting NMIBC recurrence by leveraging molecular and clinical data. This review provides a comprehensive analysis of ML approaches for predicting NMIBC recurrence. Our systematic evaluation demonstrates the potential of diverse ML algorithms and markers, including radiomic, clinical, histopathological, genomic, and biochemical data in enhancing recurrence prediction and personalised patient management. We summarise various prediction tasks, data modalities, and ML models used, highlighting their performance, limitations, and future directions of incorporating cost-effectiveness. Challenges related to generalisability and interpretability of artificial intelligent models are discussed, emphasising the need for collaborative efforts and robust datasets.
- Abstract(参考訳): 主要な尿路癌である膀胱がんは、イギリスで毎日15人が死亡している。
主に非筋浸潤性膀胱癌(NMIBC)として出現し、膀胱壁の筋層を貫通していない腫瘍を特徴とする。
NMIBCは70-80%の非常に高い再発率に悩まされており、したがって最もコストがかかる治療である。
リスクを過大評価し,精度の低いスコアシステムによる再発予測ツール。
不正確で遅れた再発予測は死亡率を大幅に上昇させる。
したがって、再発の正確な予測は、コスト効率の良い管理と治療計画に不可欠である。
そこで機械学習(ML)技術が、分子および臨床データを活用することでNMIBC再発を予測するための有望なアプローチとして登場した。
本総説では,NMIBC再発予測のためのMLアプローチを包括的に分析する。
組織的評価は, 再発予測とパーソナライズド・患者管理の促進を目的とした, 放射線, 臨床, 病理, ゲノム, 生化学的データなど, 多様なMLアルゴリズムとマーカーの可能性を示す。
各種予測タスク、データモダリティ、MLモデルを要約し、コスト効率を取り入れたパフォーマンス、限界、今後の方向性を明らかにする。
人工知能モデルの汎用性と解釈可能性に関する課題について論じ、協調的な取り組みと堅牢なデータセットの必要性を強調した。
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