应用人工智能分析乳腺摄影预测乳腺癌病人新辅助化疗反应：概念验证

• 作者: 王雪莲（译） 全冠民（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 489
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.e0508

摘要

目的 该概念验证研究探讨基于深度学习的方法进行数字乳腺摄影（DM）自动分析以评估乳腺癌（BC）新辅助化疗（NACT）的治疗反应。方法 研究纳入2005—2019年间接受NACT的453例病人基线DM。采用上述基线DM开发深度学习系统以预测NACT后手术样本所见的病理完全缓解（pCR）。将2类图像块（一类从检出的肿瘤周围提取，另一类从参考影像对应位置提取）输入分类网络。训练和验证组使用400例的1485幅图像，最终模型用于包括53例病人的测试组。结果 共95例（21%）为pCR。病人平均年龄为52.5（43.7，62.1）岁。255例（56%）为绝经前病人。人工智能（AI）模型预测pCR的受试者操作特征曲线下面积为0.71（95%CI：0.53~0.90，P=0.035），特异度为90%，敏感度为46%。结论 该研究建立了采用基线DM预测BC病人NACT反应的AI平台。初步AI研究显示其辅助临床决策的潜力。尚需进行深入研究，包括改进方法和增大样本，以进一步探索AI预测BC对NACT治疗反应方面的临床应用价值。