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子宫内膜癌中基于人工智能的放射组学模型:一项系统综述( Artificial intelligence-based radiomics models in endometrial cancer: A systematic review )
L Lecointre J Dana M Lodi C Akladios B Gallix
背景：子宫内膜癌(EC)的术前放射学评估在某些情况下不够精确，提高其性能可能会带来临床益处。放射学是人工智能(AI)在放射学中的最新应用领域。目的：探讨放射学在EC患者术前评估中的作用；并建立适用于机器学习和深度学习研究的简单、可复制的AI质量评分。方法：我们系统地回顾了目前的文献，包括通过基于影像学的AI技术研究EC的原始文章。然后，我们开发了一个新的简化和可重复性的AI质量评分(SRQS)，该评分基于10个项目，总得分范围为0～20分，侧重于临床相关性、数据收集、模型设计和统计分析。SRQS截止值定义在10/20。结果：共纳入17篇研究深肌层侵犯、淋巴管间隙侵犯、淋巴结受累等不同影像学参数的文献，其中1篇为前瞻性文献，1篇为回顾性文献。主要的技术是磁共振成像。两项研究开发了深度学习模型，而另一项研究开发了机器学习模型。我们用两个独立的读者用SRQS评估每篇文章。最后，我们仅保留了7篇有临床影响的高质量文章。SRQS重复性好(Kappa=0.95IC95%[0.907-0.988])。结论：目前没有足够的证据证明放射学在EC中的益处。尽管如此，这一领域对未来的临床实践还是很有希望的。在开发这些新技术时，质量应该是优先考虑的。
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