上消化道恶性肿瘤的人工智能和癌症分期

食道癌和胃癌是消化系统上部的癌症，是一种常见的癌症，不幸的是治愈率很低。 在这些情况下，诊断时的癌症分期非常重要，原因有二：首先，癌症的阶段与生存时间直接相关。 其次，按阶段计划治疗。 不同阶段的患者采用不同的治疗方法。 目前，TNM 分期（肿瘤、淋巴结和转移）系统是全球公认的系统。 尽管在分期中使用了许多先进的技术工具（计算机断层扫描、磁共振成像、超声内镜），但在术前或新辅助治疗前后的正确分期仍然存在困难。 人工智能技术越来越多地应用于健康领域，尤其是在癌症的诊断和治疗方面。 通过算法分析大数据，获取放射影像中人眼无法察觉的癌症细节，由此产生了“放射组学”的应用领域。 据称，有了 Radiomics，癌症的诊断和分期都会有所改善，相应地，治疗也会有所改善。 虽然有关于使用人工智能内窥镜方法进行食管癌早期诊断的研究，但对放射学图像分期估计的研究数量有限。 尤其是人工智能对化疗后肿瘤大小变化的调查和分期的估计研究还不够。 在这项研究中，旨在通过处理食管癌流行地区的断层扫描图像作为主要结果，研究分期的预测效率和人工智能开发的算法的准确性，并评估治疗后死亡率、发病率患者的发生率和并发症发生率作为次要结果。