Rezumat: Studiile recente au demonstrat potențialul algoritmilor de învățare adâncă în predicția supraviețuirii globale (OS) la pacienții cu carcinom hepatocelular (HCC). Aceste abordări inovatoare, combinate cu radiomica, își propun să abordeze provocările heterogenității clinice. În timp ce modelele de învățare adâncă au arătat promisiuni, există încă obstacole de depășit înainte ca acestea să poată fi complet integrate în practica clinică.
Algoritmii de învățare adâncă au apărut ca o revoluție în predicția OS pentru pacienții cu HCC. Un studiu comparativ publicat în Nature.com a demonstrat superioritatea algoritmilor de rețele neurale convoluționale (CNN) față de abordările radiomice convenționale. Studiul, realizat pe 114 pacienți cu HCC, a constatat că algoritmii de învățare adâncă au avut un potențial prognostic mai mare în predicția OS.
Mai mult, un alt studiu publicat în Springer a dezvoltat un model de învățare adâncă bazat pe imagistica prin rezonanță magnetică (MRI) pentru a prezice vasele care încapsulează agregatele tumorale (VETC) și prognosticul pacienților. Această abordare non-invazivă a arătat promisiuni în prezicerea precisă a VETC și oferirea de informații valoroase cu privire la prognosticul pacientului înainte de intervenția chirurgicală.
Pentru a îmbunătăți în continuare predicția supraviețuirii globale, cercetătorii au combinat modelele de învățare adâncă cu date clinice. Prin integrarea acestor două surse de informații, precizia în prezicerea comportamentului HCC după intervenția chirurgicală poate fi îmbunătățită semnificativ. Această abordare integrată, discutată într-un studiu de pe ResearchGate, își propune să ofere medicilor informații prognostice mai precise pentru pacienții cu HCC.
Pe lângă modelele de învățare adâncă, integrarea caracteristicilor cantitative ale imaginilor integrale de preparate cu profilurile de expresie ale genelor markerilor imuni a demonstrat îmbunătățirea stratificării riscului și a predicției rezultatelor clinice. Acest studiu, publicat în PLOS Computational Biology, a stratificat eficient pacienții în funcție de riscul de recurență, aducând lumină asupra caracteristicilor subgrupurilor diferite de pacienți.
În timp ce modelele de învățare adâncă oferă un mare potențial în predicția prognosticului HCC, există în continuare provocări în implementarea lor în practica clinică. Depășirea acestor dificultăți, cum ar fi standardizarea datelor și interpretabilitatea modelului, este crucială pentru a beneficia pe deplin de puterea predictivă a acestor modele. Cu cercetare și dezvoltare continuă, algoritmii de învățare adâncă și radiomica au potențialul de a revoluționa domeniul prognosticului HCC, permițând abordări mai personalizate de tratament.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es