预测癌患者的生存率和患者的生存率,使用机器学习分析核突发的核突发
Elena Ivanova1,2, Alexey Fayzullin1,3, Victor Grinin4
1Institute for Regenerative Medicine, Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Moscow, Russia.
Cancer medicine
|September 10, 2025
概括
一个人工智能模型通过分析细胞概况来增强清细胞细胞癌 (ccRCC) 的分级,改进了超越当前WHO/ISUP系统的转移潜力评估. 这种人工智能驱动的方法为ccRCC患者提供了更准确的预后.
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.
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 清细胞细胞癌 (ccRCC) 的治疗依赖于复发风险分层.
- 目前的转移潜力的评估使用了世卫组织/ISUP分级系统,该系统因观察者之间的变化而受到影响.
研究的目的:
- 开发一个用于ccRCC细胞分类的AI模型.
- 评估瘤细胞形状的预后意义,特别是那些具有突出核细胞的瘤细胞形状.
主要方法:
- 创建了一个人工智能 (AI) 模型,根据分级规则对ccRCC细胞进行分类.
- 评估了瘤细胞概况的预后意义,重点关注具有突出核细胞的细胞.
- 通过细胞密度和细胞核的存在定义的组织模式进行了生存分析.
主要成果:
- 人工智能模型在区分低 (G1/G2) 和高 (G3/G4) 等级时获得了0.79的AUC.
- 出现了四种组织模式,细胞的相对丰富性显示出突出的细胞核与生存有很强的相关性.
- 消亡变化和焦点亡被证实是生存时间缩短的指标.
结论:
- 人工智能驱动的细胞形态分析,特别是突出的细胞核,为ccRCC提供了更高的预后准确性.
- 结合人工智能见解的精细标准可以改善未来对世卫组织/ISUP分级系统的修订.
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