Ontwikkeling en prospectieve validatie van een multimodaal fusion kunstmatig intelligentiemodel voor het voorspellen van de werkzaamheid van neoadjuvante behandeling van blaaskanker

Blaaskanker is een van de meest voorkomende maligniteiten van het urogenitale systeem wereldwijd. Voor spieren - invasieve blaaskanker die vatbaar is voor radicale resectie, is de standaardbehandeling neoadjuvante therapie gecombineerd met radicale cystectomie, waarbij neoadjuvante therapie een cruciale rol speelt. Momenteel hebben talloze studies aangetoond dat op cisplatine gebaseerde neoadjuvante chemotherapie tumoren downstage kan, het risico op mortaliteit bij patiënten met blaaskanker verminderen, de overlevingskansen verbeteren en de prognose verbeteren. Andere behandelingsbenaderingen zoals neoadjuvante immunotherapie, gerichte therapie en combinatietherapieën worden ook onderzocht. De reacties op neoadjuvante therapie variëren echter tussen patiënten met blaaskanker, waarbij sommigen geen de gewenste therapeutische doelen bereiken. Daarom kan het nauwkeurig voorspellen van de reactie van de deelnemers op de behandeling een belangrijke referentie bieden voor gepersonaliseerde en precieze behandeling van blaaskanker.

In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie (AI) de afgelopen jaren, als vooruitgang in de capaciteit van de gegevensopslag, op grote schaal toegepast op het gebied van digitale diagnostiek. AI -technologieën kunnen een groot aantal functies extraheren en integreren uit multimodale gegevens zoals pathologie, beeldvorming en klinische dossiers, waardoor nauwkeurige ziektediagnose, prognosisbeoordeling en behandelingsvoorspelling mogelijk wordt. Op het gebied van voorspelling van tumorbehandeling hebben multimodale AI -technologieën talloze doorbraken bereikt, met het ontwikkelen van werkzaamheidsvoorspellingsmodellen voor tumoren zoals rectale en borstkanker op basis van beeldvorming en pathologische gegevens, en het valideren van de generalisatiemogelijkheden van de modellen door externe validatie.

Daarom zijn de onderzoekers van plan om een ​​"blaaskanker neoadjuvante behandelingsvoorspellingsmodel" te construeren en te valideren op basis van multimodale gegevens zoals MRI -afbeeldingen, digitale pathologiebeelden en klinische gegevens van patiënten met blaaskanker, en een AI -ondersteunde voorspellingssoftware voor neoadjuvante behandelingseffectiviteit bij blaaskanker. De onderzoekers hopen dat dit AI -diagnostische model kan dienen als een hulpmiddel om clinici te helpen bij het stratificeren van de werkzaamheid van de neoadjuvante behandeling bij patiënten met blaaskanker, waardoor precieze behandelingsplannen worden opgesteld, het verminderen van de consumptie van menselijke en materiële hulpbronnen en het in beslag nemen van de optimale behandelingsmogelijkheden.