使用人工智能预测前列腺癌前列腺切除术后的生化复发:一个系统性审查

科学领域:

• 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
• 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:

• 在急性前列腺切除术 (RP) 后,生化复发 (BCR) 是前列腺癌 (PCa) 疾病进展和死亡率的关键指标.
• 准确预测BCR对于指导术后管理和改善患者结果至关重要.
• 现有的预测模型有局限性,需要探索先进的技术,如人工智能 (AI).

研究的目的:

• 系统地审查和评估人工智能 (AI) 算法在预测前列腺癌 (PCa) 患者的生化复发 (BCR) 时的准确性.

主要方法:

• 根据PRISMA的指导方针,在主要的科学数据库 (Medline,Embase,Web of Science,IEEE Xplore) 进行了全面的文献搜索.
• 包括使用人工智能用于RP后BCR预测的研究,不包括涉及放射治疗或救援RP的研究.
• 分析了24项涉及27216名患者的研究数据,其中7267人患有BCR.

主要成果:

• 结合放射学参数的人工智能算法显示,与仅基于病理 (0.74) 或临床病理 (0.81) 变量的算法相比,其预测准确度更高 (AUROC 中位数为 0.90).
• 七项研究报告说,人工智能模型的表现优于或与传统的BCR预测方法相匹配.
• 在三项研究中,由于模糊的标准和缺少的后续数据,偏差的整体风险尚不清楚.

结论:

• 人工智能对预测RP后BCR有很大的潜力,尤其是在利用放射性数据时.
• 人工智能性能和研究方法的变化强调了在广泛临床采用之前需要进行标准化,前性研究,并进行外部验证.
• 需要进一步的研究来优化人工智能模型,并确保其在临床实践中的可靠性.