Vurdering av ovariecyster ved hjelp av maskinlæring (OCID)

Cyster i eggstokkene er en av de vanligste gynekologiske lidelsene man møter i klinisk praksis. Omtrent 20 % av kvinnene kan oppleve cyster på eggstokkene minst én gang i livet. Imidlertid er forekomsten av betydelige ovariecyster 8 % i premenopausal. Faktisk oppdages mange ovariecyster tilfeldigvis mens bekkenavbildning gjøres for andre indikasjoner. Interessant nok kan prevalensen av ovariecyster nå opptil 14-18 % hos kvinner i overgangsalderen, hvorav mange sannsynligvis er vedvarende (2). Selv om de fleste ovariecyster er godartede, kan det ikke stilles en definitiv diagnose basert på sonografiske engangsfunn. Enkle cyster er vanligvis godartede. Komplekse og solide cyster er fortsatt sannsynlig godartede. Imidlertid er malignitet mer vanlig i denne gruppen av cyster. Definitiv diagnose ved histopatologi garanterer kirurgisk fjerning av cyste/ovarie. Fordi tilstanden er vanlig og for det meste godartet, vurderes ikke kirurgi med mindre malignitet er rimelig en bekymring eller cysten er symptomatisk.

Derfor behandles de fleste ovariecyster forventningsfullt. Målet med forventningsbehandling er å bestemme cysteforandringer. Oppfølgingen kan strekke seg over ett år. Anbefalingene har imidlertid ikke vært konsistente blant internasjonalt anerkjente retningslinjer, og ulike cut-offs av cystestørrelse og ulike frekvenser og varighet av oppfølging ble vurdert (5, 6). På samme måte er det forskjellige systemer som er tatt i bruk av disse retningslinjene for å triagere kvinner med ovariecyster basert på sonografiske og biokjemiske indikatorer.

Dette prosjektet tar sikte på å lage en prediksjonsmodell ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer som kan brukes på kvinner med ovariecyster. Målet med denne modusen er å bestemme sannsynligheten for kreft og behandlingsplan inkludert kirurgi, langsiktig eller kortsiktig oppfølging.

Hentede poster vil bli vurdert for kvalifisering. Pasienter vil bli vurdert for inkludering hvis de er postmenarkale, har dokumentert oppfølging i minst 1 år etter første presentasjon med mindre de er kirurgisk behandlet, og gir tillatelse til å bruke sine medisinske journaler til forskningsformål. De skulle ha fått sin omsorg i mottakssentrene. Kvinner vil bli ekskludert fra studien hvis de ble innlagt for en akutt hendelse inkludert cystetorsjon, ruptur eller blødning uten forutgående dokumentasjon av ovariecyster. Kvinner med cyster mindre enn 3 cm vil ikke være kvalifisert.

Et standardisert regneark for datainnsamling er utformet for formålet med studien og vil bli delt med alle medvirkende sentre. Datainnsamling vil inkludere pasientdemografi (f.eks. alder, paritet, kroppsmasseindeks, etnisitet, røykestatus), gynekologisk historie (f.eks. menstruasjonsavvik, prevensjonsstatus), medisinsk historie (f.eks. inkludert kroniske helseproblemer og personlig historie med kreft) , kirurgisk historie, familiehistorie med kreft, inkludert alle diagnostiserte familiære kreftsyndromer. Spesifikk informasjon om nåværende presentasjon vil omfatte å presentere symptomer, om noen, relevante fysiske tegn, sonografiske trekk (f.eks. cystestørrelse, side, konsistens, lokalitet, tilstedeværelse av septa, faste områder, papiller, intracystisk væsketekstur, tilhørende bekkenvæske eller ascites) , funksjoner notert i andre bildebehandlingsmodaliteter hvis noen, tumormarkører (CA125, HCG, ALP, LDH,HE-4), behandlingsplan inkludert kirurgiske funn og histopatologisk diagnose, oppfølging inkludert oppfølgingsfunn og cyste/massekomplikasjoner under oppfølging -opp.