stage II大腸癌の予後予測を変える：意味論的強化AIによるリスク層別化の検証
ハイライト
SÉMILは、意味論的強化を施した深層学習モデルであり、H&E染色全スライド画像（whole slide images, WSIs）上のstage II大腸癌における腫瘍浸潤先端の評価を自動化する。
3つの多施設コホート（n=1,608スライド）で検証され、予後予測精度において、非意味論的手法および病理医による手動判定を上回った。
従来の臨床病理学的因子を超えて独立した予後的意義を示し、NCCNで定義される高リスクstage II患者においても同様であった。
臨床的に判断が難しいサブグループにおける再発リスクをより適切に識別することで、術後補助化学療法の意思決定を洗練させる可能性がある。
研究背景
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この記事は、制作工程の一部でAIを含む複数の編集ツールを使用して作成され、公開前に人間の編集者が内容を確認しています。