胸部X線から肺がん高リスク者を自動検出

米国PLCOがん検診試験4万1856例の入手可能なデータ（胸部X線画像、年齢、性別、現在喫煙の有無）を用いて、長期的な肺がんリスクを予測する畳み込みニューラルネットワーク（CXR-LC）モデルを作成。PLCO試験の追加喫煙者データ（5615例、12年間追跡）と全米肺検診試験（NLST）の重度喫煙者データ（5493例、6年間追跡）を用いて妥当性を検証した。 PLCOデータの検証で、CXR-LCモデルは、メディケア＆メディケイドサービスセンター（CMS）の肺がんCT検診の適格基準よりも肺がん予測能が優れていた［受信者動作特性曲線（AUC） 0.755 vs. 0.634、P＜0.001］。同規模の検診集団と比較した場合、CXR-LCモデルの方がCMS適格基準よりも感度が高く（74.9％ vs. 63.8％、P＝0.012）、肺がん発生の見逃しが30.7％低下した。CXR-LCモデルの精度は、最新式リスクスコアのPLCO M2012とPLCOデータ（CXR-LCのAUC0.755 vs. PLCO M2012のAUC 0.751）、NLSTデータ（0.659 vs. 0.650）で同等だっ...