Detecting new lung cancer cases using artificial intelligence: clinical and economic evaluation of a retrospective analysis of computed tomography scans 2 years after the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chest computed tomography (CT) is the main modality used to diagnose lung lesions caused by COVID-19 infection. Since 2020, the use of this modality in the Krasnoyarsk krai has increased. However, the incidence of lung cancer decreased by 5.2%. The current situation has raised concerns about missing radiographic signs typical of lung cancer and has stimulated the search for new diagnostic modalities using artificial intelligence (AI) for data analysis. AIM: The aim of the study was to evaluate the feasibility of using an AI algorithm to search for lung nodules based on chest CT data obtained during the COVID-19 pandemic to identify lung cancer. MATERIALS AND METHODS: The retrospective study included chest CT scans of patients from Krasnoyarsk krai diagnosed with COVID-19 reported in the PACS base between 1 November 2020 and 28 February 2021. The interval between chest CT and AI analysis ranged from two years and one month to two years and five months. Chest-IRA algorithm was used. AI detected lung nodules with a volume greater than 100 mm3. The radiologists divided the results into three groups based on the potential for lung cancer. The assessment of the economic benefits of using the AI algorithm considered the cost of wages and savings in the treatment of early stage lung cancer, which affects gross regional product. RESULTS: The AI algorithm identified nodules in 484 out of 10,500 CT scans. A total of 192 patients with a high potential for lung cancer, 103 with no signs and 60 with inconclusive signs were identified, and 112 patients with a high and moderate potential for lung cancer did not seek medical care. AI confirmed 100 (28.2%) histologically proven cases of lung cancer, with stages I–II detected in 35%. Using AI instead of radiologists would save 25 months and 4 days of work, which is equal to 2 million 430 thousand rubles. Expected budget savings due to early detection of lung cancer vary from 10 million 600 thousand to 12 million 500 thousand rubles for each 10,500 CTs. The total economic effect for a five year period would be from 259 million 400 thousand rubles to 305 million 100 thousand rubles. CONCLUSIONS: The use of AI to evaluate chest CT scans demonstrates high performance in identifying lung nodules, including those in patients with COVID-19, confirming its potential use for early detection of incidental lung 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».