장폐색 시 NOM 실패 예측

이번 연구는 2022년 5월부터 2024년 10월까지 프랑스와 이탈리아 병원에 입원한 소장 폐쇄(SBO) 환자의 데이터를 수집해 심층 컨볼루션 신경망(DCNN) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 이 모델은 익명화된 CT 스캔을 분석하여 SBO에 대한 비수술 관리(NOM)의 효율성을 평가하고 수술 개입에 대한 결정을 지원합니다. 적격 환자는 처음에 최소 24시간 동안 NOM을 투여받은 복부 유착으로 인해 SBO로 진단받은 환자입니다. 다른 SBO 원인이 있는 환자, 24시간 이내 조기 수술, CT 스캔 진단이 없는 환자는 제외됩니다.

데이터 수집은 Antibes, Nice, Milan, Vimercate의 병원에서 유착 병인이 있는 연속 SBO 사례를 대상으로 합니다. DCNN의 외부 검증을 수행하기 위해 2021년 5월부터 2022년 4월 사이에 접착성 SBO를 사용하여 Antibes 병원에 입원한 환자로부터 데이터를 후향적으로 수집할 예정입니다. 이 검증 세트에는 NOM을 성공적으로 받은 환자와 NOM 실패 후 수술이 필요한 환자가 포함됩니다. DCNN 모델은 이러한 환자의 익명화된 비조영 및 조영증강 문맥 CT 스캔에 적용되며 연구자들은 편견을 방지하기 위해 각 환자의 NOM 결과를 보지 못하게 됩니다. 그런 다음 초기 모델 테스트에 사용된 것과 일치하는 정확도 측정 기준을 사용하여 모델 성능을 평가하여 외부 사례에 적용할 때 결과의 신뢰성을 보장합니다.

NOM은 임상 검사, 혈액 검사 및 CT 스캔을 통한 접착성 SBO 진단 후 비위관이나 조영제를 반드시 사용하지 않고도 현재 지침에 따라 금식, 진통제, 항구토제 및 수액을 포함합니다. 환자는 24시간 후에 재평가되어 NOM을 계속해야 하는지 또는 수술이 필요한지 결정합니다. NOM은 환자가 90일 이내에 증상이 해소되고 배변을 경험하며 재발이 없는 경우 효과적인 것으로 간주됩니다. NOM 실패는 적절한 NOM에도 불구하고 증상의 지속성, 악화 또는 방사선학적 폐색 지표를 기반으로 복강경 또는 개복 수술의 필요성으로 정의됩니다.

프랑스 국가 데이터 보호 위원회에 등록된 데이터 수집에는 연령, 성별, 병력, 증상, 혈액 검사, CT 스캔 결과, NOM 세부 정보 및 수술 정보와 같은 변수가 포함됩니다. CT 스캔의 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 파일을 포함한 방사선 데이터는 익명화되어 안전한 저장 및 분석을 위해 NIfTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 형식으로 변환됩니다.

NIfTI 데이터 파일은 80%-20% 비율로 훈련 및 테스트 데이터 세트로 무작위로 분할되며, 비조영 및 조영 강화 CT 스캔을 위해 별도로 처리됩니다. 무작위 회전, 뒤집기, 확대/축소, 변환, 노이즈 추가를 포함한 데이터 확대가 적용되어 모델 정확도를 높이고 과적합을 줄입니다. 다양한 DCNN 모델은 교육 및 테스트를 거쳐 추가로 외부 검증을 거쳐 NOM 실패와 접착성 SBO 환자의 수술 필요성을 예측할 수 있는 도구를 생성할 것입니다."