論文の概要: Reviewing AI's Role in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Recurrence Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10586v2
• Date: Mon, 16 Sep 2024 14:19:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 02:45:24.183004
• Title: Reviewing AI's Role in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Recurrence Prediction
• Title（参考訳）: 非腫瘍浸潤性膀胱癌再発予測におけるAIの役割
• Authors: Saram Abbas, Rishad Shafik, Naeem Soomro, Rakesh Heer, Kabita Adhikari,
• Abstract要約: 非筋浸潤性膀胱癌(NMIBC)は人体に重大な負担を課し、治療に最も費用がかかるがんの1つである。 NMIBCの再発を予測するための現在のツールは、しばしばリスクを過大評価し、精度が低いスコアシステムに依存している。 機械学習(ML)ベースの技術は、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369058206183195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Notorious for its 70-80% recurrence rate, Non-muscle-invasive Bladder Cancer (NMIBC) imposes a significant human burden and is one of the costliest cancers to manage. Current tools for predicting NMIBC recurrence rely on scoring systems that often overestimate risk and have poor accuracy. This is where Machine learning (ML)-based techniques have emerged as a promising approach for predicting NMIBC recurrence by leveraging molecular and clinical data. This comprehensive review paper critically analyses ML-based frameworks for predicting NMIBC recurrence, focusing on their statistical robustness and algorithmic efficacy. We meticulously examine the strengths and weaknesses of each study, by focusing on various prediction tasks, data modalities, and ML models, highlighting their remarkable performance alongside inherent limitations. A diverse array of ML algorithms that leverage multimodal data spanning radiomics, clinical, histopathological, and genomic data, exhibit significant promise in accurately predicting NMIBC recurrence. However, the path to widespread adoption faces challenges concerning the generalisability and interpretability of models, emphasising the need for collaborative efforts, robust datasets, and the incorporation of cost-effectiveness. Our detailed categorisation and in-depth analysis illuminate the nuances, complexities, and contexts that influence real-world advancement and adoption of these AI-based techniques. This rigorous analysis equips researchers with a deeper understanding of the intricacies of the ML algorithms employed. Researchers can use these insights to refine approaches, address limitations, and boost generalisability of their ML models, ultimately leading to reduced healthcare costs and improved patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 非筋浸潤性膀胱癌(NMIBC)は70-80%の再発率で知られており、人的負担が大きく、治療に最も費用がかかるがんの1つである。 NMIBCの再発を予測するための現在のツールは、しばしばリスクを過大評価し、精度が低いスコアシステムに依存している。 そこで機械学習(ML)ベースの技術が、分子および臨床データを活用することで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。 本論文は,NMIBCの再発予測のためのMLベースのフレームワークを,その統計的堅牢性とアルゴリズムの有効性に着目して批判的に分析する。 種々の予測タスク,データモダリティ,MLモデルに着目し,各研究の長所と短所を慎重に検討し,本質的な制約とともにその顕著な性能を強調した。 放射線、臨床、病理、ゲノムデータにまたがるマルチモーダルデータを利用するMLアルゴリズムの多種多様な配列は、NMIBCの再発を正確に予測する上で大きな可能性を秘めている。 しかし、広く普及する道は、モデルの一般化可能性と解釈可能性に関する課題に直面し、協調作業の必要性、堅牢なデータセット、費用対効果の確立を強調している。 我々の詳細な分類と詳細な分析は、これらのAIベースのテクニックの現実的な進歩と採用に影響を与えるニュアンス、複雑さ、コンテキストを照らします。 この厳密な分析により、研究者はMLアルゴリズムの複雑さを深く理解することができる。 研究者たちはこれらの洞察を使って、アプローチを洗練し、制限に対処し、MLモデルの一般性を高め、最終的に医療費の削減と患者の成果を改善することができる。

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