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人工智能制定乳腺癌术后治疗方案与相关指南一致性研究
人工智能制定乳腺癌术后治疗方案与相关指南一致性研究
作者:
叶玉琴
张乐
段明月
王可人
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
乳腺癌术后
人工智能
肿瘤解决方案
临床决策
一致性
摘要:
目的 探讨人工智能对乳腺癌术后临床实践的指导意义,评估Watson肿瘤解决方案(WFO)与美国国家综合癌症网络(NCCN)和中国抗癌协会乳腺癌治疗指南的一致性.方法 回顾性分析吉林大学中日联谊医院2016年1月至2017年12月期间实施手术后确诊为乳腺癌的100例病人资料,术后癌组织标本均采用免疫组化方法检测癌组织中雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、人类表皮生长因子受体-2(HER-2)及Ki-67的表达水平,将该100例病人的相关临床资料录入到WFO系统中,并将其推荐治疗方案与NCCN及中国抗癌协会乳腺癌治疗指南进行对比,采用Kappa检验分析其一致性.结果 100例病人中共有64例(64%)治疗方案一致,其中临床分期为Ⅱ期(42/44,95.5%)~Ⅲ期(15/16,93.6%)及免疫组化分型为三阴性乳腺癌(7/8,87.5%)的治疗方案表现出较高的一致性(Kappa值≥0.75);年龄≥41岁、免疫组化分型为Luminal A型及病理学分级为Ⅲ级的治疗方案也都具有一定的一致性,其中年龄41~55岁的病例的治疗方案一致性一般,而年龄>55岁级及病理学分级为Ⅲ级的治疗方案一致性不理想;在年轻早期乳腺癌病人中,临床分期Ⅰ期(7/40,17.5%)、淋巴结转移癌为阴性的治疗方案很不一致(Kappa值<0);而年龄<41岁、病理学分级为Ⅰ~Ⅱ级、免疫组化分型为LuminalB型及HER-2型的病例的治疗方案无统计学意义.结论 WFO在临床分期Ⅱ~Ⅲ期及免疫分型为三阴性乳腺癌(p<0.05)病人中具有较高的参考价值;在年龄≥41岁、分子分型为LuminalA型、病理学分级为Ⅲ级的病人可考虑使用;对临床分期Ⅰ期的早期乳腺癌病人不推荐使用.WFO对部分病人可给出合理的治疗建议,能为临床医生提供临床决策支持,在乳腺癌术后临床实践方面及临床学习和研究中具有一定的指导意义.
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期刊文献
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文献信息
篇名
人工智能制定乳腺癌术后治疗方案与相关指南一致性研究
来源期刊
中国实用外科杂志
学科
医学
关键词
乳腺癌术后
人工智能
肿瘤解决方案
临床决策
一致性
年,卷(期)
2019,(9)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
964-967
页数
4页
分类号
R6
字数
语种
中文
DOI
10.19538/j.cjps.issn1005-2208.2019.09.19
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
乳腺癌术后
人工智能
肿瘤解决方案
临床决策
一致性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国实用外科杂志
主办单位:
中国医师协会
中国实用医学杂志社
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-2208
CN:
21-1331/R
开本:
大16开
出版地:
辽宁省沈阳市和平区南京南街9号五层
邮发代号:
8-127
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
8287
总下载数(次)
26
总被引数(次)
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