换一批基于CT影像的AI模型预测胃癌微卫星不稳定性的诊断性能:系统评价和Meta分析
Diagnostic Performance of AI Models Based on CT Images for Predict-ing Microsatellite Instability in Gastric Cancer:A Systematic Review and Meta-Analysis
摘要目的 本研究旨在评估基于CT图像的人工智能(AI)模型预测胃癌微卫星不稳定性的诊断性能.方法 在PubMed、Embase和Web of Science中进行全面的文献检索,检索截至2025年12月发表的相关研究.纳入9项研究,提供30个数据集,并使用PROBAST+AI工具评估研究质量.结果 在内部验证集中,汇总敏感度为74%(95%CI:0.66～0.81),特异度为75%(95%CI:0.70～0.80),曲线下面积为0.81(95%CI:0.77～0.84).在外部验证集中,敏感度、特异度和曲线下面积分别为74%(95%CI:0.66～0.80)、75%(95%CI:0.66～0.82)和0.77(95%CI:0.73～0.81).结论 基于CT的AI模型预测胃癌微卫星不稳定性具有良好潜力,但受限于回顾性设计及单一国家数据,目前结论主要适用于相似临床背景.未来仍需开展多中心前瞻性研究.
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关键词
胃癌计算机断层扫描人工智能微卫星不稳定性Meta分析Gastric cancerComputed tomographyArtificial intelligenceMicrosatellite instabilityMeta-analysis
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-9324.2026.04.009
发布时间
2026-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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