Il valore applicativo dell'intelligenza artificiale nella diagnosi e nel trattamento di precisione della risonanza magnetica del cancro alla vescica

Ricerca preliminare: questa ricerca è una ricerca congiunta multidisciplinare che combina l'intelligenza artificiale con la risonanza magnetica, può rendere più accurata la determinazione preoperatoria dello stadio del cancro alla vescica e guida il piano di trattamento del medico. Allo stato attuale, è stato costruito un modello di intelligenza artificiale basato su immagini di risonanza magnetica preoperatoria per prevedere la stadiazione e la prognosi del paziente. Abbiamo costruito un modello di previsione della stadiazione attraverso una rete di intelligenza artificiale di apprendimento profondo e raccolto dati di immagini di risonanza magnetica e relativi dati patologici postoperatori dei pazienti, successivamente, abbiamo seguito 576 pazienti sulla base della costruzione del modello di stadiazione. Ottenendo OS, PFS e RFS dei pazienti, una parte è stata selezionata casualmente come training set per addestrare il modello di rete di deep learning. L'altra parte viene utilizzata come set di test per verificarne l'accuratezza. Questo studio era uno studio clinico osservazionale prospettico multicentrico. Si prevedeva di arruolare un totale di 150 pazienti con tumore maligno della vescica ricoverati nel reparto di urologia di ciascun centro per il trattamento e sottoposti a resezione elettrica o cistectomia radicale. Al fine di analizzare la sensibilità, la specificità e l'accuratezza dell'intelligenza artificiale nella previsione della stadiazione patologica postoperatoria, i pazienti che sono entrati nel gruppo sono stati seguiti per 3 anni, quindi abbiamo analizzato la correlazione tra i risultati della previsione dell'intelligenza artificiale e l'OS PFS RFS del paziente. È stato preliminarmente verificato che i risultati del modello di intelligenza artificiale hanno il potenziale per prevedere la prognosi dei pazienti con cancro alla vescica.