Ricerca sull'applicazione del modello di intelligenza artificiale per lo screening del cancro al pancreas "PANDA PLUS"

Questo studio mira a utilizzare dati di imaging in tempo reale su larga scala provenienti da più centri, tra cui il primo ospedale affiliato dell'Università di Zhejiang, l'ospedale centrale di Lishui e il secondo ospedale affiliato dell'Università di Nanchang, all'interno di una potenziale coorte del mondo reale. I radiologi saranno stratificati per anni di esperienza e assegnati casualmente in due gruppi. Un gruppo utilizzerà il modello di screening del cancro al pancreas, PANDA PLUS, mentre l'altro utilizzerà un modello pseudo-PANDA per assistere nella diagnosi durante la pratica clinica di routine. Entrambi i gruppi verranno monitorati per i casi con rapporti di imaging che suggeriscono una possibile positività al PDAC e il follow-up verificherà i risultati finali dei pazienti con rapporti di imaging negativi. I pazienti con segnalazioni positive riceveranno un follow-up regolare ogni tre mesi per ottenere storia clinica, gold standard patologici, marcatori tumorali iniziali, classificazione di resecabilità, stadiazione TNM e dati di sopravvivenza a lungo termine. Lo studio valuterà l'efficacia di PANDA PLUS nell'assistere i radiologi clinici nella diagnosi di PDAC in condizioni TC senza contrasto e confronterà la sensibilità, la specificità e il valore predittivo positivo del rilevamento del PDAC tra i modelli pseudo-PANDA e PANDA PLUS. Inoltre, confronterà le differenze nella stadiazione TNM iniziale, nei tassi di resecabilità e nei dati di sopravvivenza a lungo termine. Lo studio valuterà inoltre l'efficienza di rilevamento di PANDA PLUS per PDAC triplo negativo (sintomi clinici negativi, marcatori tumorali negativi e imaging TC senza contrasto negativo).