自动FRS:在胰腺手术中计算术前并发症风险分层的外部验证,无注释的方法 - - 一项实验性研究
Fiona R Kolbinger1,2,3,4, Nithya Bhasker5, Felix Schön6
1Department of Visceral, Thoracic and Vascular Surgery, University Hospital and Faculty of Medicine Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany.
International journal of surgery (London, England)
|March 27, 2025
概括
我们开发了AutoFRS,这是一个自动化工具,使用手术前成像和临床数据预测术后胰腺 (POPF) 风险. 该软件自动化了风险分层,提高了胰腺手术患者的临床适用性.
科学领域:
- 医学成像和数据分析.
- 手术风险分层的分层化
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 手术后胰腺 (POPF) 是胰腺手术的一个主要并发症.
- 目前的风险预测方法需要手动注释数据,缺乏外部验证.
- 需要用于POPF风险分层的自动化,外部验证的工具.
研究的目的:
- 开发和验证用于预测POPF风险的自动化软件AutoFRS.
- 为了实现无注释的多式联运数据分析,用于POPF风险分层.
- 将AutoFRS性能与当前的临床标准 (ua-FRS) 进行比较.
主要方法:
- 自动FRS被训练在对比度增强的CT成像和108名患者的临床数据.
- 对61名患者的队列进行了外部验证.
- 与ua-FRS相比,使用AUC和平衡精度来评估性能.
主要成果:
- AutoFRS实现了0.81 (内部) 和0.79 (外部) 的AUC,其平衡精度分别为0.72和0.70.
- 自动FRS在具有记录风险因子的子集中 (AUC 0.84与0.85) 显示了与ua-FRS可比的性能.
- 自动FRS网络应用程序允许无注释的POPF风险预测.
结论:
- 从多式联运数据可以准确地预测POPF风险,而无需手动注释.
- 自动FRS自动化了风险预测过程,提高了临床可行性.
- 该研究提供了一个软件管道,用于对手术前POPF风险分层的前性评估.
