深度神经网络为新发转移性乳腺癌患者提供个性化的治疗建议
Chaofan Li1, Yusheng Wang2, Haocheng Bai1
1The Comprehensive Breast Care Center, The Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, 157 West Fifth Street, Xi'an, Shaanxi, P. R. China.
Journal of Cancer
|December 13, 2024
概括
对新发转移性乳腺癌 (dnMBC) 的手术存在争议. 人工智能模型现在可以个性化治疗决策,识别哪些dnMBC患者从手术和新辅助疗法中受益,以改善生存率.
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:
- 手术在新发转移性乳腺癌 (dnMBC) 中的作用仍在争论中.
- 在dnMBC中进行初级瘤切除的个性化治疗决策至关重要,但缺乏决策支持工具.
研究的目的:
- 分析接受不同治疗策略的dnMBC患者的预后.
- 在dnMBC中开发人工智能驱动的模型,以提供个性化的手术和新辅助疗法建议.
主要方法:
- 倾向性得分匹配 (PSM) 比较了新辅助全身治疗后的手术 (NS),手术后的化疗 (SC) 和没有手术的化疗 (CW) 的结果.
- 为了个性化治疗建议,创建了两个深度前神经网络模型.
主要成果:
- 经PSM调整后的分析显示,并非所有dnMBC患者都能从手术中受益;受益因子组而异.
- 确定了直接手术 (T1-2,II级) 与新辅助疗法 (T3-4,III/IV级) 的具体标准.
- 患有I级疾病,80岁以上或脑转移的患者没有从手术中受益.
结论:
- 人工智能模型在预测dNMBC的手术需要和新辅助治疗要求方面表现出高准确度.
- 这些人工智能工具可以帮助临床医生在dnMBC的精密医学中,从而有可能改善患者的生存率.
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