論文の概要: Improving Colorectal Cancer Screening and Risk Assessment through Predictive Modeling on Medical Images and Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09880v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 15:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:23:08.569482
• Title: Improving Colorectal Cancer Screening and Risk Assessment through Predictive Modeling on Medical Images and Records
• Title（参考訳）: 医用画像と記録の予測モデルによる大腸癌検診とリスクアセスメントの改善
• Authors: Shuai Jiang, Christina Robinson, Joseph Anderson, William Hisey, Lynn Butterly, Arief Suriawinata, Saeed Hassanpour,
• Abstract要約: 大腸内視鏡検査は大腸癌(CRC)に進展する前に大腸ポリープの発見と除去に有効な方法である 大腸ポリープの病理組織学的特徴の多様性は,大腸内視鏡の経過観察に困難を呈する。 デジタル病理の進化と近年の深層学習の進歩は、追加の医療記録情報を含む付加的な利益を調査するユニークな機会となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.675031613330622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Colonoscopy screening is an effective method to find and remove colon polyps before they can develop into colorectal cancer (CRC). Current follow-up recommendations, as outlined by the U.S. Multi-Society Task Force for individuals found to have polyps, primarily rely on histopathological characteristics, neglecting other significant CRC risk factors. Moreover, the considerable variability in colorectal polyp characterization among pathologists poses challenges in effective colonoscopy follow-up or surveillance. The evolution of digital pathology and recent advancements in deep learning provide a unique opportunity to investigate the added benefits of including the additional medical record information and automatic processing of pathology slides using computer vision techniques in the calculation of future CRC risk. Leveraging the New Hampshire Colonoscopy Registry's extensive dataset, many with longitudinal colonoscopy follow-up information, we adapted our recently developed transformer-based model for histopathology image analysis in 5-year CRC risk prediction. Additionally, we investigated various multimodal fusion techniques, combining medical record information with deep learning derived risk estimates. Our findings reveal that training a transformer model to predict intermediate clinical variables contributes to enhancing 5-year CRC risk prediction performance, with an AUC of 0.630 comparing to direct prediction. Furthermore, the fusion of imaging and non-imaging features, while not requiring manual inspection of microscopy images, demonstrates improved predictive capabilities for 5-year CRC risk comparing to variables extracted from colonoscopy procedure and microscopy findings. This study signifies the potential of integrating diverse data sources and advanced computational techniques in transforming the accuracy and effectiveness of future CRC risk assessments.
• Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡検査は大腸癌(CRC)に進展する前に大腸ポリープの発見と除去に有効な方法である。 現在のフォローアップ・レコメンデーションは、米国多社会タスクフォース(Multi-Society Task Force)によって概説されているように、ポリープを持つことが判明し、主に病理学的特徴に依存しており、他の重要なCRCリスク要因を無視している。 さらに,大腸ポリープの病理組織学的特徴の多様性は,大腸内視鏡の経過観察や観察に困難を呈している。 デジタル病理の進化と近年の深層学習の進歩は、将来のCRCリスクの計算にコンピュータビジョン技術を用いて、追加の医療記録情報や病理スライドの自動処理を含む、追加の利点を調査するユニークな機会を提供する。 5年間のCRCリスク予測において,ニューハンプシャー・コロノスコープ・レジストレーションの広範囲なデータセット,特に経年的大腸内視鏡追跡情報を活用することで,最近開発されたトランスフォーマー・ベース・モデルを用いて病理組織像解析を行った。 さらに,医療記録情報と深層学習によるリスク推定を組み合わせ,様々なマルチモーダル融合手法について検討した。 その結果,中間臨床変数を予測するためのトランスフォーマーモデルをトレーニングすることは,5年間のCRCリスク予測性能の向上に寄与し,AUCは0.630であることがわかった。 さらに,画像と非画像の融合は,顕微鏡画像の手動検査を必要とせず,大腸内視鏡および顕微鏡所見から抽出した変数と比較して,5年間のCRCリスクに対する予測能力の向上が示されている。 本研究は,将来のCRCリスク評価の精度と妥当性を変換する上で,多様なデータソースと高度な計算技術を統合する可能性を示す。

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