海外ジャーナルレビュー : 「その他」

医画像認識AIの臨床試験の質は
Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:その他
ジャーナル名:British Medical Journal
年月:March 2020
巻:368
開始ページ:m689
【背景】
医用画像認識に深層学習(DL)AIが有効である、という報告が続々と発表されるが、質はどうか。英国Imperial College LondonのNagendranらは、既発表論文の系統レビュー・メタ解析を行った。
【結論】
DL-AIのRCTは今なお10件、うち2件だけが発表済で、8件が進行中である。81件のNRCT中、9件が前向研究、6件がリアルワールド検証である。コンパレーター群のエキスパートの人数中央値はわずか4名であった。95%・93%の研究は、データセット・コードにフルアクセスできなかった。81件中58件はバイアスリスクが高く、報告基準の順守は最適でなかった。81件中61件は、AIのパフォーマンスは臨床医のパフォーマンスと少なくとも同等(またはそれ以上)とした。38%は、「さらなる前向研究・臨床試験が必要である」と述べている。
【評価】
必要であったが実行されていなかった医用画像認識AI臨床試験の初めての系統レビュー・メタ解析で、上質とは言えない現状が示された。英ICL・Oxfordと米Scripps・Stanfordの共同研究であり、高インパクトである。Google等からの反応が期待される。
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大規模臨床試験、新規の薬・機器・手法・因子・メカニズムの発見に関する文献を主に取り上げ、原文の要約と専属医師のコメントを掲載。
(制作協力:Silex 知の文献サービス

取り上げる主なジャーナル(その他)
The New England Journal of Medicine (NEJM)、Lancet、Journal of the American Medical Association (JAMA)、British Medical Journal (BMJ)、Annals of Internal Medicine (Ann Intern Med)
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