血液腫瘍における人工知能：機会、課題、臨床統合

人工知能（AI）は、診断精度の向上、予後モデルの洗練、個別化治療の意思決定の指導、臨床ワークフローの改善において重要な可能性を示しています。血液癌の幅広い分野において、AIベースのツールは、画像の自動分類、ゲノムおよびバイオマーカー分析、治療反応と毒性の予測、測定可能残存病の推定などのタスクで強力なパフォーマンスを発揮しています。これらの有望な進展にもかかわらず、データセットのサイズの制限、前向き検証の欠如、解釈のしやすさに関する懸念、データプライバシーとバイアスに関する倫理的考慮など、課題が残っています。このレビューでは、血液腫瘍の管理におけるAIの可能性を最大限に活用するために、堅牢な臨床統合戦略、高品質のデータ、そして複数のチームの協力の必要性を強調しています。