Sybil回顾性研究模拟延长低风险肺癌筛查间隔
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Sybil回顾性研究模拟延长低风险肺癌筛查间隔
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AI 综述
Nowroozi等研究团队在一项回顾性研究中使用Sybil肺癌风险预测工具模拟延长筛查间隔,结果显示,队列中33.8%的阴性筛查可改为每两年一次,模拟中未出现癌症诊断延迟;这并非实际调整筛查间隔后的临床结果。 这项预印本研究纳入一家三级医院的3120例肺癌筛查,中位随访2.3年。在Lung-RADS 1和2病例中,Sybil预测两年内肺癌风险的AUC为0.746。研究提示其可能帮助筛选可延长筛查间隔的低风险人群,并减轻放射科工作负担。
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最新进展11月4日 08:00
AI用于肺癌筛查风险分层、延长筛查间隔及减轻工作负担的潜力:一项三级医院队列回顾性分析报道时间线
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11月4日
- 预印本 · 医学生信与数据分析AI用于肺癌筛查风险分层、延长筛查间隔及减轻工作负担的潜力:一项三级医院队列回顾性分析
一项纳入3120例肺癌筛查的回顾性分析显示,Sybil模拟将33.8%的阴性筛查者改为每两年筛查一次,未出现癌症诊断延迟。中位随访2.3年,Lung-RADS 1和2病例的2年AUC为0.746。结果提示,Sybil可能有助于延长低风险人群筛查间隔并减轻放射科工作负担。
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