预测直肠癌手术中的手术困难:对手术前MRI应用的人工智能模型的系统审查
Conor Hardacre1,2, Thomas Hibbs1, Matthew Fok1,2
1University Hospitals of Liverpool Group, Liverpool L7 8YE, UK.
Cancers
|March 13, 2025
概括
分析手术前MRI扫描的人工智能 (AI) 可以预测直肠癌手术难度. 这些人工智能工具表现出强的性能,并为个性化手术方法提供进一步的临床评估.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 手术技术 手术技术
背景情况:
- 微创手术提供了各种直肠癌切除方式,机器人手术是最先进的.
- 外科手术的决策目前依赖于当地资源和外科医生的专业知识,限制了对先进技术的使用.
- 需要使用手术前数据来预测手术难度的预测工具,以优化资源配置,特别是对于机器人手术.
研究的目的:
- 系统地审查和评估现有的关于人工智能 (AI) 驱动的手术前MRI分析的文献,以预测直肠癌手术难度.
- 为进一步临床评估确定知识差距和有前途的AI模型.
- 支持高效的资源利用和个性化的外科手术策略.
主要方法:
- 一个系统的审查和叙事综合,遵循PRISMA和SWiM指南.
- 在Medline,Embase和CENTRAL试验注册中进行的搜索涉及2012-2024年的研究.
- 包括的研究使用人工智能在成年直肠癌患者的手术前MRI上进行分层化手术困难;提取研究特征,人工智能设计和性能指标的数据.
主要成果:
- 从568篇最初的文章中,包括了40项研究.
- 人工智能模型被确定为八个领域:手术难度分级,外壁血管侵袭 (EMVI),淋巴结转移 (LNM),淋巴血管侵袭 (LVI),周围神经侵袭 (PNI),T分期和接器开火.
- 多个模型在预测这些外科手术难度参数方面表现非常好 (AUC>0.80) 至出色.
结论:
- 分析术前直肠MRI的AI工具正在成为评估直肠癌手术困难的有价值的辅助工具.
- 这些人工智能模型的不断发展和强的性能表明了巨大的潜力.
- 建议进行进一步的临床评估,以将这些工具整合到个性化手术规划中,并优化资源管理.
