Detection of Lung Cancer Cases in Chest CT Scans Utilizing Artificial Intelligence: A Retrospective Analysis of Data During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the potential of using artificial intelligence (AI) focused pulmonary nodule search on chest CT data obtained during the COVID-19 pandemic to identify lung cancer (LC) patients. Methods A multicenter, retrospective study in the Krasnoyarsk region, Russia analyzed CTs of COVID-19 patients using the automated algorithm, Chest-IRA by IRA Labs. Pulmonary nodules larger than 100 mm³ were identified by the AI and assessed by four radiologists, who categorized them into three groups: “high probability of LC”, “insufficiently convincing evidence of LC”, “without evidence of LC”. Patients with findings were analyzed by radiologists, checked with the state cancer registry and electronic medical records. Patients with confirmed findings that were not available in the cancer registry were invited for chest CT and verification was performed according to the decision of the medical consilium. The study also estimated the economic impact of the AI by considering labor costs and savings on treatment for patients in the early stages compared to late stages, taking into account the saved life years and their potential contribution to the gross regional product. Results An AI identified lung nodules in 484 out of 10,500 chest CTs. Of the 484, 355 could be evaluated, the remaining 129 had de-anonymization problems and were excluded. Of the 355, 252 cases having high and intermediate probabilities of LC, 103 were found to be false positives. From 252 was 100 histologically verified LC cases, 35 were in stages I-II and 65 were in stages III-IV. 2 lung cancers were diagnosed for the first time. Using AI instead of CT review by radiologists will save 2.43 million rubles (23,786 EUR/ 26690 USD/ 196,536 CNY) in direct salary, with expected savings to the regional budget of 8.22 million rubles (80,463 EUR/ 90,466 USD/ 666,162 CNY). The financial equivalent of the life years saved was 173.25 million rubles (1,695,892 EUR/ 1905750 USD/ 14,033,250 CNY). The total effect over five years is estimated at 183.9 million rubles (1,800,142 EUR/ 2,022,907 USD/ 14,895,949 CNY). Conclusion Using AI to evaluate large volumes of chest CTs done for reasons unrelated to lung cancer screening may facilitate early and cost-effective detection of incidental pulmonary nodules that might otherwise be missed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».