Forudsigelse af okkult peritoneal metastase af lokalt avanceret gastrisk cancer ved hjælp af multimodale data baseret på kunstig intelligens kombineret med intraoperativ dynamisk video

Kort resumé: Forudsigelse af okkult peritoneal metastase af lokalt avanceret gastrisk cancer ved brug af multimodale data baseret på kunstig intelligens kombineret med intraoperativ dynamisk video

Mavekræft, eller mavekræft, er et stort sundhedsproblem på verdensplan. For patienter diagnosticeret med lokalt fremskreden gastrisk cancer (LAGC) er en af ​​de kritiske udfordringer påvisningen af ​​okkult peritoneal metastaser. Disse metastaser er kræftceller, der har spredt sig til bughinden (slimhinden i bughulen), men som ikke let kan opdages ved traditionelle billeddannelsesteknikker eller under operation. Tidlig og nøjagtig påvisning af disse skjulte metastaser kan i høj grad påvirke behandlingsstrategier og forbedre patientresultater.

Dette kliniske studie udforsker en innovativ tilgang til at løse denne udfordring ved at kombinere kunstig intelligens (AI) med multimodale data, herunder intraoperativ dynamisk video. Denne metode udnytter AIs kraft til at analysere komplekse og forskelligartede datakilder, hvilket giver en omfattende og præcis forudsigelse af okkulte peritoneale metastaser under operation.

**Hypotese**

Undersøgelsen antager, at en AI-model, der integrerer multimodale data, inklusive intraoperativ dynamisk video, nøjagtigt kan forudsige tilstedeværelsen af ​​okkult peritoneal metastaser hos patienter med lokalt fremskreden mavekræft. Ved at gøre det sigter denne tilgang mod at tilbyde et ikke-invasivt, realtids diagnostisk værktøj, der forbedrer detektionsmulighederne ud over traditionelle metoder.

Studere design

1. Deltagere: Undersøgelsen vil involvere patienter diagnosticeret med lokalt fremskreden mavekræft, som er planlagt til kirurgisk behandling. Disse patienter vil gennemgå standard præoperative vurderinger for at bekræfte deres egnethed.
2. Dataindsamling: Under operationen vil dynamiske videooptagelser af bughulen blive fanget. Derudover vil andre relevante multimodale data såsom billeddannelsesresultater, histopatologiske fund og kliniske parametre blive indsamlet.
3. AI-modeludvikling: De indsamlede data vil blive brugt til at træne og validere en AI-model. Modellen vil analysere den dynamiske video sammen med andre multimodale data for at identificere mønstre og markører, der indikerer okkult peritoneal metastase.
4. Evaluering og validering: AI-modellens forudsigelser vil blive sammenlignet med de faktiske kirurgiske og histopatologiske resultater for at vurdere dens nøjagtighed. AI-modellens ydeevne vil blive evalueret med hensyn til sensitivitet, specificitet og overordnet diagnostisk nøjagtighed.
5. Resultatmål: Det primære resultatmål vil være nøjagtigheden af ​​AI-modellen til at forudsige okkult peritoneal metastase. Sekundære resultater vil omfatte virkningen af ​​denne forudsigelse på kirurgisk beslutningstagning, patientresultater og potentielle forbedringer i overlevelsesrater.

Betydning

Påvisning af okkult peritoneal metastase i lokalt fremskreden mavekræft er afgørende for effektiv behandlingsplanlægning. Traditionelle diagnostiske metoder formår ofte ikke at identificere disse skjulte metastaser, før de har udviklet sig væsentligt, hvilket begrænser behandlingsmulighederne og påvirker prognosen negativt. Ved at integrere AI med intraoperativ dynamisk video og andre multimodale data, sigter denne undersøgelse på at udvikle et real-time, ikke-invasivt diagnostisk værktøj, der kan detektere disse metastaser mere præcist og tidligere end konventionelle metoder.

De potentielle fordele ved denne tilgang omfatter:

• Forbedret kirurgisk beslutningstagning: Realtids forudsigelse af okkulte metastaser kan informere kirurgiske strategier, hvilket muliggør mere præcise og målrettede indgreb.
• Forbedrede patientresultater: Tidlig og præcis detektion giver mulighed for rettidige og passende behandlinger, hvilket potentielt forbedrer overlevelsesrater og livskvalitet for patienter.
• Reduceret invasivitet: Denne metode giver et ikke-invasivt middel til at detektere metastaser, hvilket reducerer behovet for yderligere invasive procedurer.
• Omkostningseffektivitet: Tidlig opdagelse og behandling kan sænke de samlede sundhedsomkostninger ved at forhindre udviklingen af ​​sygdommen og reducere behovet for omfattende behandlinger på senere stadier.

Konklusion

Denne kliniske undersøgelse repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for mavekræftdiagnostik. Ved at udnytte AI til at analysere multimodale data, herunder intraoperativ dynamisk video, sigter det mod at give et kraftfuldt værktøj til tidlig og nøjagtig forudsigelse af okkult peritoneal metastaser hos patienter med lokalt fremskreden gastrisk cancer. Succesen med denne tilgang kan revolutionere den måde, metastaser detekteres og håndteres på, hvilket i sidste ende kan føre til bedre resultater for patienterne.