Aprendizaje automático para predecir metástasis en los ganglios linfáticos en el carcinoma de células escamosas de esófago T1

Las metástasis en los ganglios linfáticos (LNM) son una complicación relativamente poco común pero posible del carcinoma de células escamosas de esófago (ESCC) T1. Los modelos existentes no tienen buenos resultados a la hora de cuantificar este riesgo. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje automático para LNM en pacientes con carcinoma de células escamosas de esófago T1.

En este estudio se incluyeron pacientes con carcinoma de células escamosas T1 tratados con cirugía entre enero de 2010 y septiembre de 2021 de 3 instituciones. Se desarrollaron modelos de aprendizaje automático utilizando datos sobre la edad y el sexo de los pacientes, la profundidad de la invasión del tumor, el tamaño del tumor, la ubicación del tumor, el tipo de tumor macroscópico, la invasión linfática y vascular y el grado histológico. Se generó regresión neta elástica (ELR), bosque aleatorio (RF), aumento de gradiente extremo (XGB) y un modelo combinado (conjunto) de estos. Utilice el área bajo la curva (AUC) para evaluar la capacidad predictiva del modelo. Se calculó la contribución al modelo de cada factor. Para satisfacer mejor las necesidades clínicas, los investigadores han diseñado el modelo como un sitio web fácil de usar.