방광암의 MRI 정밀진단 및 치료에 인공지능의 응용가치 원문보기 KCI 원문보기 인용

예비 연구: 이 연구는 인공 지능과 자기 공명을 결합한 다학제 공동 연구로, 방광암 단계의 수술 전 결정을 보다 정확하게 할 수 있고 임상 작업자의 치료 계획을 안내할 수 있습니다. 현재 수술 전 자기공명영상 기반 인공지능 모델을 구축하여 병기 및 환자 예후를 예측하고 있다. 딥러닝 인공지능 네트워크를 통해 병기 예측 모델을 구축하고, 이후 환자의 자기공명영상 데이터 및 관련 병리학적 데이터를 수집한 후, 병기 모델 구축을 기반으로 576명의 환자를 추적 관찰하였다. 환자의 OS, PFS, RFS를 획득하여 딥 러닝 네트워크 모델 훈련을 위한 훈련 세트로 임의로 일부를 선택했습니다. 다른 부분은 정확도를 확인하기 위한 테스트 세트로 사용됩니다. 본 연구는 전향적 다기관 관찰임상연구로서 각 센터의 비뇨기과에 내원하여 전기절제술 또는 근치방광절제술을 시행받은 방광 악성종양 환자 총 150명을 대상으로 하였다. 인공지능의 수술 후 병기 예측에 대한 민감도, 특이도, 정확도를 분석하기 위해 그룹에 들어온 환자를 3년간 추적 관찰한 후 인공지능 예측 결과와 환자 OS PFS RFS의 상관관계를 분석하였다. 인공지능 모델의 결과가 방광암 환자의 예후를 예측할 수 있는 가능성이 있음을 1차 검증했다.