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AI in radiological imaging of soft-tissue and bone tumours: a systematic review evaluating against CLAIM and FUTURE-AI guidelines

Created by
  • Haebom

저자

Douwe J. Spaanderman (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Matthew Marzetti (Department of Medical Physics, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, UK, Leeds Biomedical Research Centre, University of Leeds, UK), Xinyi Wan (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Andrew F. Scarsbrook (Department of Radiology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, UK, Leeds Institute of Medical Research, University of Leeds, UK), Philip Robinson (Department of Radiology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, UK), Edwin H. G. Oei (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Jacob J. Visser (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Robert Hemke (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam UMC, Amsterdam, the Netherlands), Kirsten van Langevelde (Department of Radiology, Leiden University Medical Center, Leiden, the Netherlands), David F. Hanff (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Geert J. L. H. van Leenders (Department of Pathology, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Cornelis Verhoef (Department of Surgical Oncology, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Dirk J. Gruuhagen (Department of Surgical Oncology, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Wiro J. Niessen (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands, Faculty of Medical Sciences, University of Groningen, Groningen, the Netherlands), Stefan Klein (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands), Martijn P. A. Starmans (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, the Netherlands)

개요

본 논문은 연조직 및 골 종양(STBT) 진단 및 예후를 위한 방사선 영상 기반 인공지능(AI) 방법에 대한 체계적 검토를 수행했습니다. 2024년 7월 17일 이전에 출판된 여러 문헌 데이터베이스를 검색하여 동료 심사 저널에 게재된 원본 연구 중 방사선학 기반 AI를 사용하여 일차 STBT를 진단하거나 예후를 예측하는 연구만 포함했습니다. 총 15,015개의 초록을 검토하여 325개의 논문을 최종적으로 평가에 포함시켰습니다. AI 방법의 임상적 전환을 촉진하기 위해 CLAIM(의료 영상 AI 체크리스트) 및 FUTURE-AI 국제 합의 지침과의 연구 일치성을 평가했습니다. 대부분의 연구는 CLAIM에서 중간 수준(평균 28.9±7.5점/53점)의 성과를 보였으나, FUTURE-AI에서는 저조한 성과(평균 5.1±2.1점/30점)를 보였습니다. STBT를 위한 영상 AI 도구는 개념 증명 단계에 머물러 있으며 상당한 개선 여지가 있음을 시사합니다.

시사점, 한계점

시사점: STBT 진단 및 예후에 AI를 적용하려는 시도가 활발하지만, 임상적 적용을 위한 상당한 개선이 필요함을 보여줍니다. CLAIM 및 FUTURE-AI 지침 준수를 통해 AI 개발의 신뢰성과 배포 가능성을 높일 필요성을 강조합니다. AI 개발 과정에서의 디자인, 개발, 평가, 데이터 재현성 및 가용성 개선이 임상 전환에 중요함을 제시합니다.
한계점: 비영어 논문 및 동물, 사체, 실험실 연구는 제외되어 언어적 편향 및 일반화 가능성의 제한이 있을 수 있습니다. CLAIM과 FUTURE-AI 평가 점수가 상대적으로 낮아, 현재 개발된 AI 모델의 임상적 유용성에 대한 의문을 제기합니다. 연구의 대부분이 개념 증명 단계에 머물러 있어, 실제 임상 환경에서의 효과 및 안전성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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