ポリープ組織学の生体内予測に基づく結腸内視鏡検査のコスト削減戦略を実装する人工知能 (SAVE)

この 3 つの並行群、無作為化、多施設共同試験は、腫瘍性ポリープと非腫瘍性ポリープを区別するための AI 支援光生検の価値を調査することを目的としており、スクリーニング プログラムにおけるコスト削減戦略の導入につながります。 大規模な観察および臨床試験データセットと実際の費用データの最新の試験エミュレーション分析を使用した費用対効果分析が実施されます。 新しい結腸内視鏡検査 CADx リスク予測ツールを使用して個別化された治療を改善するために、研究者らは、結腸直腸癌発癌の代替経路、つまり鋸歯状経路の光生検のための新しい深層学習アルゴリズムを開発し、AI の費用対効果モデルを開発する予定です。結腸直腸がんスクリーニングにおける光生検補助により、医師のスキルに関係なくがんリスクを特定するための信頼できる情報が得られます。