AI 모델은 유방암에 대한 신보강 화학요법의 효능을 예측합니다: 다기관, 양방향 코호트 연구

이것은 다기관, 양방향 코호트 연구입니다. 회고적 훈련 코호트, 회고적 검증 코호트 및 전향적 테스트 코호트가 설계되었습니다.

훈련 코호트를 위해 2002년 1월 1일부터 2023년 8월 31일까지 쑨원대학교 쑨원 기념병원 북병동에서 치료받은 환자의 데이터와 쑨원 남쪽 병동에서 치료받은 환자의 데이터를 후향적으로 수집하였다. -내부 검증 코호트를 위한 Sun Yat-sen University의 Sen Memorial Hospital; 2002년 1월 1일부터 2023년 8월 31일 사이에 외부 센터에서 치료받은 환자에 대한 데이터는 외부 검증 코호트를 위해 후향적으로 수집되었습니다. 테스트 코호트를 위해 2024년 1월 1일 이후 쑨원대학교 쑨원 기념병원에 입원한 환자에 대한 데이터를 전향적으로 수집했습니다. 수집된 환자 데이터에는 선행 항암화학요법 전 유방 천자 검체의 병리학적 영상 및 보고서 텍스트, 선행 항암화학요법 전 유방 자기공명 영상 및 보고서 텍스트, 수술 후 병리학적 보고서 및 임상 정보 등이 포함됩니다. 유방암에 대한 신보강 항암화학요법의 유효성을 정확하게 예측하기 위해 멀티태스크, 멀티모달 데이터 통합 ​​기반의 인공지능 대용량 언어 모델을 구축하고, 후향적 검증 코호트와 전향적 이중맹검 테스트 코호트를 통해 예측 유효성을 테스트했다. 본 연구의 후향적 코호트를 추적조사하여 환자의 임상 데이터, 자기공명영상 및 보고서, 수술병리 보고서 등을 수집하였다. 환자에게 질병이 재발한 경우 환자의 DFS 시간을 기록하고, 환자가 질병 재발이 없는 경우 마지막 추적 관찰 시간을 기록하였다. 예비 코호트 환자의 입원 기간 동안 기본 데이터 조사가 완료되었습니다. 추적관찰 동안 신보강 화학요법 후 외과적으로 제거된 유방 종양에 대한 병리학적 보고와 환자의 사망 시간 및 질병 재발 시간을 얻었다. 추적관찰 과정에서 자기공명영상, 보고서 등의 임상정보를 수집하였다. 2년간의 연구가 끝날 때까지 후속 조치를 취합니다.