人工知能を応用した頭頸部がん治療のより良いパラダイムに向けて。 HNC-戦術。 (HNC-TACTIC)

本研究は、電子健康記録 (EHR) で容易に入手できる情報を分析することにより、現実世界の設定で HNSCC 患者の臨床的特徴を説明することを目的としています。 この研究は、HNSCCのすべての段階（初期、局所進行、および転移）の患者の臨床的特徴と実際の転帰に関する深い洞察を得るでしょう。 臨床現場に適用する 2 つの予測モデルの開発に焦点を当てます。1 つは根治治療後の再発リスクが高い患者を選択するためのもので、もう 1 つは免疫療法の恩恵を受ける可能性のある再発または転移患者を選択するためのものです。

提案された研究目的を達成するために、SAVANA の EHRead® (11-15) を使用します。これは、自然言語処理 (NLP) (16) と機械学習を適用して、患者によって書き留められた非構造化臨床情報を抽出、整理、分析する技術です。患者のEHRの医療専門家。

主な目的

• 早期および局所進行疾患を有する HNSCC 患者における一次治療治療後の再発または疾患進行のリスクについて、動的リスク層別化 (DRS) に基づく予測モデルを開発すること。
• 再発性および転移性 HNSCC 患者における免疫療法後の長期生存を予測する患者の特徴を特定することを目的とした動的リスク層別化 (DRS) に基づく予測モデルを開発すること。 副次的な目的
• 腫瘍の病期や治療などの予後因子で層別化した後、HNSCC 患者における原発腫瘍の位置（口腔、中咽頭、喉頭、および下咽頭）ごとの OS 中央値を説明すること。
• 疾患の初期段階および局所進行段階にある HNSCC 患者の人口統計、臨床的特徴、および治療について説明すること。
• 疾患の初期段階および局所進行段階にある HNSCC 患者の追跡調査のパターンを説明すること。
• 担当部署
• 訪問回数
• 画像検査および解剖病理学的検査
• 身体診察で再発が発見された。
• 疾患が局所的に進行した患者に対する治療の影響を評価すること。
• 治療に対する患者の初期および後期毒性。放射線療法（+/-シスプラチンまたはセツキシマブ）と手術および術後r<放射線療法（+/-シスプラチン）を比較。
• 医療機関の受診、診断、入院を含む医療リソースの利用 (HCRU)。
• シスプラチン放射線療法とセツキシマブ放射線療法で治療した局所進行HNSCC患者（HPV陽性およびHPV中咽頭患者の両方を含む）および手術と保存的治療で治療した患者のOSを比較すること。
• 例外的なレスポンダーと無効なレスポンダーの人口統計学的および臨床的特徴を比較する (再発および長期生存に基づく)。 この分析は、HPV+ および HPV- 中咽頭患者に対して個別に実行されます。