Sybil肺癌筛查外部验证与间隔模拟
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Sybil肺癌筛查外部验证与间隔模拟
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AI 综述
Nowroozi等在一家三级安全网医院的3120例肺癌筛查中外部验证影像深度学习工具Sybil,并模拟用其指导低风险人群延长筛查间隔;模拟中33.8%的阴性筛查改为两年一筛,未出现延迟诊断癌症。 该回顾性队列中位随访2.3年。Sybil整体AUC为0.819至0.912,Lung-RADS 1/2人群的两年风险预测AUC为0.746;Brock模型AUC为0.513,在1.5%阈值下敏感度为18.2%。两年筛查间隔的效果来自模拟,尚未由实际延长间隔的临床试验验证。
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最新进展11月4日 00:00
Sybil肺癌筛查风险分层研究评估延长筛查间隔的潜力报道时间线
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11月4日
- medRxiv · AllSybil肺癌筛查风险分层研究评估延长筛查间隔的潜力
研究团队在3120例肺癌筛查队列中外部验证影像深度学习工具Sybil,并模拟将低风险人群筛查间隔延长至每两年的可能性。Sybil整体AUC为0.819至0.912,Lung-RADS 1/2人群的2年AUC为0.746;模拟中33.8%的阴性筛查被延长且未出现延迟诊断癌症。Brock模型的AUC为0.513,在1.5%阈值下敏感度为18.2%。
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