对接受向治疗的癌患者的生存结果的AI预测建模
Yaoqi Yu1, Jirui Niu1,2,3, Yin Yu1
1Department of Urology, Heilongjiang Provincial Hospital, Heilongjiang Provincial Hospital, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150036, China.
人工智能 (AI) 准确地预测了接受向治疗的脏清细胞癌 (RCC) 患者的生存率. 这种AI模型有助于临床医生制定个性化治疗计划,以改善患者的治疗结果和生活质量.
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:
- 清细胞癌 (RCC) 在预测患者结果方面存在挑战,需要个性化治疗策略.
- 虽然有针对性的治疗改善了结果,但确切的生存预测仍然很困难.
- 人工智能 (AI) 为开发瘤学中准确的预测模型提供了一个有希望的途径.
研究的目的:
- 开发和验证基于人工智能的模型,用于预测接受向治疗的清细胞癌 (RCC) 患者的生存率.
- 评估基于CT瘤标记物的AI驱动的生存预测的准确性.
- 在RCC中建立一个个性化治疗规划工具.
主要方法:
- 对267名RCC患者的分析,重点关注26名接受向药物治疗的患者.
- 排除了8名缺乏增强型CT扫描的患者,随后将其分类为生存组 (超过/低于3年).
- 利用UPerNet算法从CT瘤标记器中提取特征,以训练AI预测模型.
主要成果:
- 人工智能模型在生存预测方面取得了很高的准确性:93.66%的患者预计寿命超过3年 (第一组),94.14%的患者预计寿命低于3年 (第二组).
- 使用UPerNet算法提取的CT瘤特征证明对预测模型有效.
- 该模型在预测患者存活时间方面表现出了显著的准确性和稳定性.
结论:
- 人工智能技术在接受向治疗的RCC患者的生存时间预测方面具有显著的潜力.
- 开发的AI预测模型是准确和稳定的,作为一个有价值的临床决策支持工具.
- 将AI整合到临床实践中可以导致更个性化和更有效的治疗计划,提高患者的生活质量.
更多相关视频
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
06:38A Syngeneic Mouse Model of Metastatic Renal Cell Carcinoma for Quantitative and Longitudinal Assessment of Preclinical Therapies
Published on: April 12, 2017
相关概念视频
Cancer Survival Analysis
Kaplan-Meier Approach
Comparing the Survival Analysis of Two or More Groups
Targeted Cancer Therapies
There are several types of targeted therapies against...
Combination Therapies and Personalized Medicine
The combination of the drug acetazolamide and sulforaphane is a good example of combination therapy to treat cancer. The cells in the interior of a large tumor often die due to the hypoxic and...
Actuarial Approach
Consider the example of a high-risk surgical procedure with significant early-stage mortality. A two-year clinical study is conducted,...
