诺米图与人工智能平台:哪一个可以更好地预测黑色素瘤患者的哨戒节点阳性?

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 预测分析是一种预测分析.

背景情况:

• 诺米图是瘤学中的标准工具,用于临床决策,包括针对黑色素瘤的哨兵淋巴结活检 (SNB).
• 人工智能 (AI) 正在成为医学预测的强大工具.

研究的目的:

• 为了比较Nomograms和AI平台对黑色素瘤患者SNB阳性的预测准确度.
• 评估已建立的名ograms和AI工具的现实世界性能.

主要方法:

• 62名接受SNB (2020-2024) 的黑色素瘤患者的回顾性分析.
• 利用三种开放式访问的诺姆图和三种公共AI平台来预测SNB的积极性.
• 使用临床和病理数据评估预测准确性,包括后勤回归和ROC曲线.

主要成果:

• 在名ograms或AI平台之间没有发现一致性 (P < 0.001).
• 纪念斯隆凯特林癌症中心 (MSKCC) 诺米克图和ChatGPT显示了SNB阳性的统计意义 (分别P=0.04和P=0.02).
• 聊天GPT的预测给出了0.702的曲线下面面积 (AUC),当与MSKCC的预测集成时,改进到0.715.

结论:

• 人工智能平台,特别是ChatGPT,在SNB积极性方面表现出优异的预测性能,相比于这个队列中的nomograms.
• 人工智能平台的未来改进可能会改善名谱验证,并导致更准确的黑色素瘤管理预测模型.