Uno studio prospettico di coorte che confronta il modello di previsione dell'intelligenza artificiale con la valutazione dell'imaging per diagnosticare la metastasi linfonodale nel cancro cervicale

L’obiettivo di questo studio prospettico di coorte è scoprire se i modelli di previsione della fusione multimodale dell’intelligenza artificiale sono efficaci nella diagnosi delle metastasi dei linfonodi pelvici nel cancro cervicale. La domanda principale a cui si intende rispondere è: i modelli di previsione della fusione multimodale dell’intelligenza artificiale possono migliorare l’accuratezza della diagnosi preoperatoria delle metastasi dei linfonodi pelvici nel cancro della cervice? I ricercatori hanno confrontato il modello di previsione della fusione multimodale AI con le tradizionali valutazioni dei medici di imaging per vedere se il modello di previsione potesse produrre determinazioni più accurate delle metastasi linfonodali. I partecipanti verranno sottoposti a risonanza magnetica pelvica dopo aver confermato patologicamente una diagnosi di cancro cervicale e i risultati verranno utilizzati per determinare lo stato delle metastasi dei linfonodi pelvici rispettivamente dal modello predittivo e dal medico di imaging. I successivi risultati patologici dopo la rimozione chirurgica dei linfonodi verranno utilizzati come gold standard per determinare l'accuratezza delle due modalità diagnostiche preoperatorie dei linfonodi.