Desenvolvimento e validação prospectiva de um modelo multimodal de inteligência artificial de fusão para prever a eficácia do tratamento neoadjuvante do câncer de bexiga

O câncer de bexiga é uma das neoplasias mais comuns do sistema geniturinário em todo o mundo. Para câncer de bexiga muscular - invasivo passível de ressecção radical, o tratamento padrão é a terapia neoadjuvante combinada com cistectomia radical, com terapia neoadjuvante desempenhando um papel crucial. Atualmente, numerosos estudos mostraram que a quimioterapia neoadjuvante baseada em cisplatina pode reduzir os tumores, reduz o risco de mortalidade em pacientes com câncer de bexiga, melhorar as taxas de sobrevivência e aumentar o prognóstico. Outras abordagens de tratamento, como imunoterapia neoadjuvante, terapia direcionada e terapias combinadas também estão sob investigação. No entanto, as respostas à terapia neoadjuvante variam entre pacientes com câncer de bexiga, com alguns não atingindo os objetivos terapêuticos desejados. Portanto, prever com precisão a resposta dos participantes ao tratamento pode fornecer uma referência importante para o tratamento personalizado e preciso do câncer de bexiga.

Nos últimos anos, como avanços na capacidade computacional de energia e armazenamento de dados, a inteligência artificial (IA) tem sido amplamente aplicada no campo do diagnóstico digital. As tecnologias de IA podem extrair e integrar um grande número de recursos de dados multimodais, como patologia, imagem e registros clínicos, permitindo diagnóstico preciso de doenças, avaliação de prognóstico e previsão do tratamento. No campo da previsão do tratamento de tumores, as tecnologias multimodais de IA alcançaram numerosos avanços, desenvolvendo modelos de previsão de eficácia para tumores como câncer de reto e mama com base em dados e dados patológicos e validando as capacidades de generalização dos modelos por meio de validação externa.

Portanto, os pesquisadores planejam construir e validar um "modelo de previsão de eficácia do tratamento neoadjuvante do câncer de bexiga" com base em dados multimodais, como imagens de ressonância magnética, imagens de patologia digital e registros clínicos de pacientes com câncer de bexiga e desenvolvem um software de previsão de IA para a eficácia do tratamento neoadjuvante no câncer de bladder. Os pesquisadores esperam que esse modelo de diagnóstico de IA possa servir como uma ferramenta auxiliar para ajudar os médicos a estratificar a eficácia do tratamento neoadjuvante em pacientes com câncer de bexiga, formulando assim planos precisos de tratamento, reduzindo o consumo de recursos humanos e materiais e aproveitando as oportunidades ideais de tratamento.