Artificial intelligence in breast cancer survival prediction: a comprehensive systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer (BC), as a leading cause of cancer mortality in women, demands robust prediction models for early diagnosis and personalized treatment. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms offer promising solutions for automated survival prediction, driving this study's systematic review and meta-analysis. Methods: Three online databases (Web of Science, PubMed, and Scopus) were comprehensively searched (January 2016-August 2023) using key terms ("Breast Cancer", "Survival Prediction", and "Machine Learning") and their synonyms. Original articles applying ML algorithms for BC survival prediction using clinical data were included. The quality of studies was assessed via the Qiao Quality Assessment tool. Results: Amongst 140 identified articles, 32 met the eligibility criteria. Analyzed ML methods achieved a mean validation accuracy of 89.73%. Hybrid models, combining traditional and modern ML techniques, were mostly considered to predict survival rates (40.62%). Supervised learning was the dominant ML paradigm (75%). Common ML methodologies included pre-processing, feature extraction, dimensionality reduction, and classification. Deep Learning (DL), particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), emerged as the preferred modern algorithm within these methodologies. Notably, 81.25% of studies relied on internal validation, primarily using K-fold cross-validation and train/test split strategies. Conclusion: The findings underscore the significant potential of AI-based algorithms in enhancing the accuracy of BC survival predictions. However, to ensure the robustness and generalizability of these predictive models, future research should emphasize the importance of rigorous external validation. Such endeavors will not only validate the efficacy of these models across diverse populations but also pave the way for their integration into clinical practice, ultimately contributing to personalized patient care and improved survival outcomes. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/, identifier CRD42024513350.
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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 | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».