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2024 WCLC | AI在肺结节分类中的一致性评估：基于UKLS试验的研究

08月18日

编译：肿瘤资讯

来源：2024 WCLC

2024世界肺癌大会（WCLC）将于美国当地时间9月7-10日在圣地亚哥举行，旨在为全球肺癌领域的学者、专家、从业人员提供最新临床研究、科学研究成果及广阔的学术交流平台。

近日，WCLC官网已披露部分摘要。H.L. Lancaster研究团队开展的一项研究结果显示出，AI与专家组人工阅片在肺结节的分类结果方面具有较高一致性。虽然整体一致性为中度，但AI在标准化LDCT扫描中进行肺结节分类具有良好潜力，在肺癌筛查背景中，作为有效的初步筛查工具，可提高筛查效率并减轻放射科医师的负担。【肿瘤资讯】特此整理，以飨读者。

研究标题：Inter-Reader Agreement of AI Versus Human Readers in Baseline LDCT Lung Nodule Classification; A UKLS Trial Dataset Sub-Study

摘要号：MA02.05

背景

肺癌筛查是公共卫生的重点，每年都有越来越多的研究、区域性和国家级筛查计划启动，导致放射科医师需要分析的低剂量胸部CT（LDCT）数量大幅增加。AI可能是这种情况的有效解决方案，特别是作为初步筛查工具，以准确排除无结节或仅有小结节的肺癌阴性病例。在LDCT扫描中分析肺结节的关键挑战之一是结节测量和分类的高度可变性。因此，研究者在英国肺癌筛查试验（UKLS）的LDCT扫描数据集中评估了AI与人工阅片在实性结节分类中的一致性。

方法

四位经验水平不同的人工阅片者（从医学研究员到高级放射科医师）和AI独立分析了来自UKLS的1253例基线LDCT扫描。在对最终结果保密的前提下，以专家组阅片作为参考标准，将人工阅片与AI分类结果与其他所有分析结果进行对比。对于每位受试者的多发结节，选择“主要”非钙化实性结节进行进一步分析。该结节基于100mm³的阈值进行分类，该阈值为良性结节生长的上限均值。通过Kappa分析确定所有阅片者与参考标准之间的结果一致性。

结果

在1253例基线LDCT扫描中，参考标准将616例（65%）分类为阴性，即无肺结节或结节最大径<100mm³。人工阅片、AI与参考标准在结节分类上的总体一致性为中度（kappa 0.559 [95%CI 0.544-0.573]）。个体阅片者之间的一致性结果见表1。仅在3和4号阅片者之间（kappa 0.704），以及AI与参考标准之间（kappa 0.757）发现了较高的一致性。

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结论

对个体受试者的“主要”非钙化实性肺结节进行分类，二者的整体一致性为中度，然而AI阅片与经验丰富的专家组之间有较高一致性。因此，AI有助于在肺癌筛查中标准化基线LDCT扫描的肺结节良恶性分类。

责任编辑：肿瘤资讯-Yuno
排版编辑：肿瘤资讯-Yuno

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