肺癌診断予測式：低線量CT所見と喫煙状況

CTスキャンと他の臨床データのintegrative analysisにて肺癌スクリーニングにおける肺結節同定被検不要数減少を図る

causal graphical modelを用い、従来のメソッドを凌駕し、良性結節を30％減らすことをボトムラインとする、新規肺癌予測法を開発


Causal graphical model

禁煙からの期間　係数(95% CI) −0.178 (−0.349 to −0.007) p=0.041
血管数 0.238 (0.074 to 0.510) p=0.009
結節数 −0.203 (−0.325 to −0.081) p=0.001


Feasibility of lung cancer prediction from low-dose CT scan and smoking factors using causal models
Vineet K Raghu ,et al.
BMJ Journals, Thorax 2019;0:1–7. doi:10.1136/thoraxjnl-2018-2126
http://dx.doi.org/10.1136/thoraxjnl-2018-212638

https://thorax.bmj.com/content/thoraxjnl/early/2019/03/27/thoraxjnl-2018-212638.full.pdf

Lung Cancer　Causal Model (LCCM), 

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自動化できれば、ヒューマンエラーを騒がれなくなる？