肺新生物の放射線学的報告のためのインテリジェントサポート (SPOILERS)

肺がんは最も一般的ながんの一つであり、予後が最も悪いがんの一つでもあります。これは主に早期診断の難しさに起因しています。イタリアでは、毎年約41,000件の新規症例が推定されており、2021年にはこの疾患が約34,000人の死亡の原因となりました。この疾患はしばしば進行した段階で診断されるため、生存率が低下し、社会的影響は大きいです：進行期の5年生存率は約18％ですが、早期に診断された場合、それは90％に達する可能性があります。

早期肺がんは主に肺結節の形で現れ、コンピュータ断層撮影（CT）によって検出できます。しかし、これらの結節の診断には、しばしば気管支鏡検査、CTガイド下針生検、または外科的生検などの侵襲的な処置が必要であり、患者の生活の質や医療費に影響を与えます。このため、良性と悪性の結節を正確に区別する能力は、臨床研究における中心的なテーマです。

近年、人工知能、特に深層学習技術は、CTスクリーニングを支援する上でかなりの可能性を示しています。結果は、組織学的報告を診断基準として使用することで、AIが個々の放射線科医のパフォーマンスを上回り、多職種チームのパフォーマンスに匹敵する性能を達成できることを示しています。これは、臨床意思決定を支援するツールとしてのAIの価値を確認しています。

臨床データのマルチモーダルな性質（画像、テキスト報告、診断テスト）を考慮すると、複数の情報源を統合できるモデルへの関心が高まっています。この文脈において、この研究プロジェクトは、肺結節を自動的に認識し、所見の自然言語テキスト記述を生成できるシステムを開発することを目的としています。