AI モデルが乳がんに対する術前化学療法の有効性を予測: 多施設双方向コホート研究

これは多施設共同の双方向コホート研究です。 遡及的トレーニングコホート、遡及的検証コホート、および前向きテストコホートが設計されました。

2002 年 1 月 1 日から 2023 年 8 月 31 日までに中山大学孫文記念病院の北病棟で治療を受けた患者のデータは、訓練コホート用に遡及的に収集され、孫文の南病棟で治療を受けた患者のデータは-内部検証コホートとして中山大学のセン記念病院。 2002 年 1 月 1 日から 2023 年 8 月 31 日までに外部センターで治療を受けた患者のデータが、外部検証コホート用に遡及的に収集されました。 2024 年 1 月 1 日以降に中山大学孫文記念病院に入院した患者のデータが、検査コホート用に前向きに収集されました。 収集された患者データには、術前化学療法前の乳房穿刺標本の病理学的画像とレポートテキスト、術前化学療法前の乳房磁気共鳴画像とレポートテキスト、術後の病理学的レポートと臨床情報などが含まれていました。 マルチタスクおよびマルチモーダルデータ統合に基づく人工知能大規模言語モデルは、乳がんに対する術前化学療法の有効性を正確に予測するために確立され、その予測有効性は遡及的検証コホートと前向き二重盲検試験コホートによってテストされました。 この研究の遡及的コホートは、臨床データ、磁気共鳴画像法および報告書、患者の外科病理学報告書などを収集するために追跡調査された。 患者に疾患が再発した場合には、患者のDFS時間が記録され、患者に疾患が再発しなかった場合には、最終追跡時間が記録された。 ベースラインデータ調査は、将来のコホート患者の入院中に完了しました。 術前化学療法後に外科的に切除された乳房腫瘍の病理学的報告は、疾患の再発時期および患者の死亡時期だけでなく、追跡調査中に入手されました。 追跡調査中に磁気共鳴画像法やレポートなどの臨床情報が収集されました。 2年間の研究が終了するまでフォローアップします。