肝脏内胆管癌的前置手术:使用人工智能预测徒劳性
Abdullah Altaf1, Yutaka Endo2, Alfredo Guglielmi3
1Division of Surgical Oncology, Department of Surgery, The Ohio State University Wexner Medical Center and James Comprehensive Cancer Center, Columbus, OH. Electronic address: https://twitter.com/AbdullahAltaf97.
Surgery
|September 25, 2024
概括
一个人工智能 (AI) 模型准确地识别了在肝脏内胆管癌中无效手术的高风险患者. 这种人工智能工具有助于外科医生避免不太可能使患者受益的手术,改善了这种具有挑战性的癌症的结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术瘤学手术瘤学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 肝脏内胆管癌 (ICC) 是一种罕见且侵袭性的胆道癌.
- 手术切除是主要的治愈治疗方法,但结果有很大差异.
- 识别不太可能从手术中获益的患者 (虚无手术) 对于最佳的患者管理至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证基于人工智能 (AI) 的模型,以预测ICC患者的徒劳手术.
- 为了确定与无用的外科手术结果相关的关键手术前变量.
主要方法:
- 一个多机构数据库被用来识别827名接受切除 (1990-2020) 的ICC患者.
- 无用性被定义为手术后12个月内死亡率或复发.
- 机器学习和深度学习技术,包括集成模型,用于使用手术前因素构建预测模型.
主要成果:
- 45.7%的患者经历了徒劳的手术,主要是由于12个月内复发 (78.6%) 或死亡 (21.4%).
- 使用10个手术前因子的整体AI模型在训练组中实现了0.830的AUC,在测试组中达到0.781.
- 无效手术的关键预测因素包括放射性瘤负担,血清碳水化合物抗原19-9和直接胆红素水平.
结论:
- 人工智能组合模型准确地识别了手术前高风险的ICC患者.
- 这种人工智能工具为临床医生提供了可靠的手术前指导,有可能防止不有益的外科干预.
- 实施人工智能驱动的预测可以帮助避免徒劳的手术,并改善长期的患者利益.
