КТ без контрастирования с искусственным интеллектом для скрининга нескольких видов рака

Рак стал серьезной проблемой общественного здравоохранения в Китае, серьезно влияя на здоровье населения, экономику и социальное развитие. По оценкам, в 2022 году было зарегистрировано 4,82 миллиона новых случаев рака и 2,57 миллиона смертей, связанных с раком. Рак легких, рак печени, рак желудка, колоректальный рак, рак пищевода, рак поджелудочной железы и рак молочной железы являются семью ведущими причинами смертности, связанной с раком. Успешная стратегия раннего выявления позволит пациентам получить своевременное вмешательство, улучшить результаты лечения, повысить общую выживаемость и снизить сложность и стоимость лечения.

В этом исследовании мы проведем крупномасштабное проспективное многоцентровое когортное исследование с целью оценить полезность бесконтрастной КТ с использованием искусственного интеллекта для скрининга нескольких видов рака. Популяция состоит из людей, прошедших неконтрастную компьютерную томографию брюшной полости или грудной клетки в Центре медицинского осмотра Meinian Onehealth или Шанхайском центре медицинского осмотра Чанхая, с ожидаемым числом участников 1 миллион. Модель мультионкологического скрининга с помощью бесконтрастной КТ, разработанная Alibaba Academy DAMO, будет интегрирована в систему PACS центров медицинского осмотра. Модель искусственного интеллекта для визуализации будет использоваться для автоматического обнаружения различных раковых поражений, включая рак легких, рак печени, рак желудка, колоректальный рак, рак пищевода, рак поджелудочной железы и рак молочной железы. Субъектов, у которых выявлены положительные поражения с помощью модели AI, необходимо будет направить в Шанхайскую больницу Чанхай для дальнейших визуализирующих исследований (таких как КТ с контрастным усилением, МРТ, эндоскопия и т. д.), чтобы подтвердить окончательный статус заболевания и сформулировать план лечения. Кроме того, медицинская бригада должна следовать схемам оказания помощи, разработанным на основе рекомендаций NCCN и ACR, и при необходимости пациенты будут направлены в клинику многопрофильной бригады (MDT) для конкретных типов рака для определения диагностических процедур. Конечная цель этого исследования — всесторонняя оценка показателей диагностической эффективности модели искусственного интеллекта для каждого из семи типов рака в отдельности. Эти показатели включают, помимо прочего, чувствительность, специфичность и положительную/отрицательную прогностическую ценность. Особое внимание будет уделено оценке эффективности модели в обнаружении операбельных опухолей на ранних стадиях. Основная цель состоит в том, чтобы определить, может ли реализация этого подхода скрининга с помощью ИИ потенциально привести к улучшению общей выживаемости за счет более раннего выявления и вмешательства.