人工智能在预测肝癌一线治疗后复发:系统性审查和元分析

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 肝癌复发是一个重大的临床挑战.
• 准确的复发预测对于及时干预和改善患者结果至关重要.
• 目前的预测模型需要改进以获得更好的性能.

研究的目的:

• 系统地审查和元分析人工智能 (AI) 在预测一线肝癌治疗后复发的表现.
• 评估基于AI的复发预测研究的方法质量.
• 评估AI在肝癌管理中的临床转化潜力.

主要方法:

• 在PubMed,Embase,Web of Science,Cochrane图书馆和CNKI进行系统的文献搜索.
• 包括对人工智能的研究,以预测皮肤切除 (PA),手术切除 (SR) 和跨动脉化学栓塞 (TACE) 后的复发.
• 对AI模型的曲线下的面积 (AUC),灵敏度 (SENC) 和特异性 (SPEC) 的元分析.

主要成果:

• 包括6个PA,16个SR和5个TACE研究,用于肝细胞癌 (HCC) 复发.
• 包括4项针对肝脏内胆管癌 (ICC) 的SR研究和2项针对结直肠癌肝转移 (CRLM) 复发的PA研究.
• 聚合的AI性能指标 (SENC,SPEC,AUC) 在不同的治疗和癌症类型中显示出高准确性,例如,用SR治疗的HCC:0.81,0.77,0.86.

结论:

• 人工智能在预测单一一线肝癌治疗后复发的综合应用价值.
• 人工智能模型实现了令人满意的预测性能,表明了强大的临床翻译潜力.
• 人工智能驱动的复发预测可以帮助优化肝癌患者的治疗策略.