基于人工智能对手术前身体组成的评估与激进囊切除术后的早期并发症有关
Vidit Sharma1, Anthony Fadel1, Matthew K Tollefson1
1Department of Urology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
The Journal of urology
|October 11, 2024
概括
人工智能 (AI) 在激进囊管切除术 (RCx) 之前对CT扫描的分析可以预测手术后的并发症. 身体成分指标,如肌肉和脂肪区域,有助于识别患有伤口和感染问题的高风险患者.
科学领域:
- 瘤外科手术 瘤外科手术
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 膀癌的激进囊切除术 (RCx) 可能导致严重的术后并发症.
- 在手术前评估患者特异性风险因素对于优化手术结果至关重要.
- 身体组成,特别是肌肉和脂肪组织,可能会影响术后恢复.
研究的目的:
- 利用经过验证的人工智能 (AI) 算法从RCx之前的CT图像中提取肌肉和脂肪组织区域.
- 为了将这些手术前人工智能衍生的身体成分测量与90天后RCx并发症相关联.
主要方法:
- 追溯分析了2009年至2017年期间为膀癌接受RCx的843名患者的队列.
- 在手术前90天内获得的CT图像被人工智能处理,以量化身体组成参数.
- 在90天内记录了术后并发症 (伤口,感染性,重大,再入院,死亡).
- 使用多变量后勤回归模型,将手术前的措施与手术后的结果联系起来.
主要成果:
- 皮下脂肪组织增加与较高的伤口并发症率相关.
- 脏脂肪组织的增加与感染并发症的几率增加有关.
- 脂肪质量指数每增加10厘米2就与更多的传染性 (OR,1.04) 和伤口 (OR,1.06) 并发症有关.
- 较高的手术前骨肌肉指数与较低的重大并发症几率相关 (OR,0.75).
- 肌肉内脂肪组织增加与较高的重大并发症几率相关 (OR, 1.93).
结论:
- 来自手术前CT扫描的自动化AI驱动的身体组成分析与RCx后并发症有关.
- 这些人工智能衍生的指标,结合临床因素,可以帮助个性化患者咨询.
- 术前的身体成分评估可以指导有针对性的营养和康复干预措施,以减轻风险.
