Reviewing AI’s Role in Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer Recurrence Prediction

要約

再発率が 70 ～ 80% であることで悪名高い非筋層浸潤性膀胱がん (NMIBC) は、人間に多大な負担を与え、管理に最も費用がかかるがんの 1 つです。
NMIBC の再発を予測する現在のツールは、リスクを過大評価することが多く、精度が低いスコアリング システムに依存しています。
ここで、分子データと臨床データを活用して NMIBC 再発を予測するための有望なアプローチとして、機械学習 (ML) ベースの技術が登場しました。
この包括的なレビュー ペーパーでは、NMIBC 再発を予測するための ML ベースのフレームワークを、その統計的堅牢性とアルゴリズムの有効性に焦点を当てて批判的に分析しています。
私たちは、さまざまな予測タスク、データ モダリティ、ML モデルに焦点を当て、各研究の長所と短所を綿密に調査し、固有の制限と並行してその顕著なパフォーマンスを強調します。
ラジオミクスデータ、臨床データ、組織病理学データ、ゲノムデータにわたるマルチモーダルデータを活用する多様な ML アルゴリズムは、NMIBC 再発を正確に予測する上で大きな期待を示します。
しかし、広く普及するまでの道のりは、モデルの汎用性と解釈可能性に関する課題に直面しており、共同作業、堅牢なデータセット、費用対効果の組み込みの必要性が強調されています。
私たちの詳細な分類と徹底的な分析は、これらの AI ベースの技術の現実世界の進歩と導入に影響を与える微妙なニュアンス、複雑さ、および背景を明らかにします。
この厳密な分析により、研究者は使用されている ML アルゴリズムの複雑さをより深く理解できるようになります。
研究者はこれらの洞察を利用してアプローチを改良し、限界に対処し、ML モデルの汎用性を高めることができ、最終的には医療費の削減と患者の転帰の改善につながります。

要約(オリジナル)

Notorious for its 70-80% recurrence rate, Non-muscle-invasive Bladder Cancer (NMIBC) imposes a significant human burden and is one of the costliest cancers to manage. Current tools for predicting NMIBC recurrence rely on scoring systems that often overestimate risk and have poor accuracy. This is where Machine learning (ML)-based techniques have emerged as a promising approach for predicting NMIBC recurrence by leveraging molecular and clinical data. This comprehensive review paper critically analyses ML-based frameworks for predicting NMIBC recurrence, focusing on their statistical robustness and algorithmic efficacy. We meticulously examine the strengths and weaknesses of each study, by focusing on various prediction tasks, data modalities, and ML models, highlighting their remarkable performance alongside inherent limitations. A diverse array of ML algorithms that leverage multimodal data spanning radiomics, clinical, histopathological, and genomic data, exhibit significant promise in accurately predicting NMIBC recurrence. However, the path to widespread adoption faces challenges concerning the generalisability and interpretability of models, emphasising the need for collaborative efforts, robust datasets, and the incorporation of cost-effectiveness. Our detailed categorisation and in-depth analysis illuminate the nuances, complexities, and contexts that influence real-world advancement and adoption of these AI-based techniques. This rigorous analysis equips researchers with a deeper understanding of the intricacies of the ML algorithms employed. Researchers can use these insights to refine approaches, address limitations, and boost generalisability of their ML models, ultimately leading to reduced healthcare costs and improved patient outcomes.

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