三重阴性乳腺癌和人工智能:目前的诊断模式,治疗预测,预后和挑战

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 三阴性乳腺癌 (TNBC) 是一种具有不良预后和有限治疗选择的侵袭性亚型.
• 人工智能 (AI),机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和放射学在TNBC管理方面提供了有前途的进步.
• 当前的人工智能应用正在改善TNBC的诊断准确性,预后预测和治疗策略.

研究的目的:

• 审查人工智能,ML,DL和放射学在TNBC诊断,预后和治疗方面的最新进展.
• 通过整合各种数据类型来突出AI在开发个性化治疗策略中的作用.
• 讨论TNBC临床实践中AI实施的挑战和未来方向.

主要方法:

• 对TNBC应用的最新AI,ML,DL和放射学模型的审查.
• 使用成像 (乳房影像,超声波) 和组织病理学数据对人工智能驱动的诊断和预后模型进行分析.
• 探索AI与纳米技术和omics数据的整合,以实现个性化治疗和生存预测.

主要成果:

• 人工智能模型在TNBC诊断,亚型 (高达99.2%) 和预测新辅助化疗反应 (AUC高达0.96) 中表现出高准确度.
• 纵向放射学模型通过将超声波和临床数据整合起来,达到0.924 (训练) 和0.875 (测试) 的AUC.
• 人工智能衍生的免疫特征和瘤微环境特征显示出无疾病和整体生存的预后价值 (C指数0.65-0.76).

结论:

• 人工智能显著提高了TNBC的诊断和预后能力,提供了个性化的治疗计划.
• 人工智能与成像,奥米克和临床数据的整合有助于风险分层和治疗选择.
• 多中心验证和前性试验对于在TNBC精密瘤学中广泛采用AI的临床应用至关重要.