您好,欢迎您

【2024 ASCO Breakthrough】智能AI用于早期预测新辅助化疗期间乳腺癌的退缩模式

08月09日
编译:肿瘤资讯
来源:2024 ASCO Breakthrough

2024年8月8日-10日,备受期待的2024年美国临床肿瘤学会突破峰会(ASCO Breakthrough)在日本横滨盛大举行。此次盛会中,广东省人民医院王坤教授团队的一项关于在新辅助化疗期间早期预测乳腺癌退缩模式的人工智能系统的研究入选壁报专场B。【肿瘤资讯】特此报道摘要内容,以飨读者。

摘要号:3 壁报编号:A2

中文标题:一种用于在新辅助化疗期间早期预测乳腺癌退缩模式的人工智能系统

英文标题:An artificial intelligence system for early prediction of breast cancer regression pattern during neoadjuvant chemotherapy.

第一作者:黄育鸿 医学博士 广东省人民医院

研究背景

乳腺癌患者在接受新辅助化疗(NAC)后的肿瘤退缩模式(TRP)中表现出多样性。该研究旨在开发一种利用纵向磁共振成像(MRI)数据进行精确TRP预测的人工智能(AI)系统。

研究方法

这项回顾性研究涉及来自12家机构的2249例乳腺癌患者。数据集包括来自机构1和2的训练队列(n=1006),以及来自机构3-12的外部验证队列(n=1243)。该研究利用3D U-Net模型进行自动化肿瘤勾画,结合空间分析和3D ResNet-50模型提取影像特征,以开发AI系统。

研究结果

3D U-Net模型在验证队列中的Dice系数为0.875,显示出显著的准确性。AI系统的曲线下面积(AUC)为0.912。它在肿瘤不同分子亚型(准确率:80.68%-87.87%)和肿瘤分期(准确率:80.16%-84.98%)的验证队列中均表现出强大的性能。

研究结论

该研究提供了一种用于早期乳腺癌TRP预测的无创AI系统,有望协助临床医生调整NAC方案和规划乳腺癌保乳手术。

参考文献

Yuhong Huang et al. An artificial intelligence system for early prediction of breast cancer regression pattern during neoadjuvant chemotherapy. J Clin Oncol 42, 2024 .DOI:10.1200/JCO.2024.42.23_suppl.3


责任编辑:肿瘤资讯-Jenny
排版编辑:肿瘤资讯-Jenny


版权声明
本文专供医学专业人士参考,未经著作人许可,不可出版发行。同时,欢迎个人转发分享,其他任何媒体、网站如需转载或引用本网版权所有内容,须获得授权,且在醒目位置处注明“转自:良医汇-肿瘤医生APP”。

评论
08月11日
李云龙
磐石市医院 | 乳腺外科
学习前沿知识,谢谢分享,收益良多。
08月10日
牛红卫
鹤壁市人民医院 | 肿瘤内科
早期预测新辅助化疗期间乳腺癌的退缩模式
08月10日
吴枫阳
湖北省肿瘤医院 | 消化内科
早期预测新辅助化疗期间乳腺癌的退缩模式