ИИ модель риска рака легких, подтвержденная в преимущественно черном населении в больнице

Новое исследование, представленное в Международной ассоциации изучения рака легких 2025 г. Всемирной конференции по раку легких (WCLC) подтверждает использование Sybil, модели искусственного интеллекта глубокого обучения, для прогнозирования будущего риска рака легких в преимущественно черном популяции.

Исследование, проведенное больницей и клиниками Университета Иллинойса (UI Health), академическим здравоохранением Университета Иллинойса Чикаго (UIC), подчеркивает сильные результаты Сибил в реальном мире Клиническая обстановка с расово и социально -экономически разнообразными пациентами.

Консорциум по внедрению SYBIL включает в себя UIC, генерал Mass Brigham, баптистское мемориальное здравоохранение, Технологический институт Массачусетса и систему здравоохранения Wellstar.

В то время как предыдущие проверки SYBIL в Соединенных Штатах были проведены в когортах, которые были более чем на 90% белых, этот новый анализ был сосредоточен на популяции, где 62% участников определили как неиспаноязычные черные, 13% латиноамериканцев и 4% азиатского. Модель продемонстрировала высокую точность прогнозирования для рака легких в срок до шести лет после одного сканирования с низкой дозой КТ (LDCT).

“Это исследование подтверждает, что Sybil хорошо работает в расовой и социально -экономически разнообразной обстановке, поддерживая свою более широкую полезность для Скрининг рака легких»сказала Мэри Паскинелли, ведущий автор, практикующая медсестра и директор программы скрининга легких в UI Health и члена Университета Иллинойса.

«Он показывает обещание как инструмент для улучшения раннего обнаружения и решения различий в результатах рака легких».

Пасквинелли и ее коллеги оценили 2 092 базовых LDCT из программы скрининга легких UI Health в период с 2014 по 2024 год. Из них 68 пациентов были диагностированы с раком легких, с временем наблюдения от 0 до 10,2 года, сообщила она.

Исследование показало, что площадь Сибил под кривой (AUC) в течение многих лет по шесть была:

• 0,94 (1 год)
• 0,90 (2 года)
• 0,86 (3 года)
• 0,85 (4 года)
• 0,80 (5 лет)
• 0,79 (6 лет)

Если а рак легких Модель скрининга имеет AUC 0,94, что означает, что есть вероятность 94%, что модель правильно оценит случайно выбранного пациента, у которого в будущем развивается рак как более высокий риск, чем случайно выбранного пациента, у которого не развивается рак в ближайшем будущем.

Она сообщила, что результаты оставались сильными, когда они ограничивались черными участниками и после исключения рака, диагностированного в течение трех месяцев с момента скрининга.

Согласно Пасквинелли, исследование подтверждает клиническую обобщения Сибил и предполагает, что модель может быть беспристрастной в отношении таких факторов, как раса и этническая принадлежность, демонстрируя сильные показатели в недопредставленных сообществах.

По ее словам, консорциум по внедрению SYBIL в настоящее время будет продолжать проспективные клинические испытания для интеграции SYBIL в реальные клинические рабочие процессы.

Предоставлено Международной ассоциацией по изучению рака легких