Sažetak: Nedavne studije su pokazale potencijal dubinskih algoritama u predviđanju ukupnog preživljenja (OS) kod pacijenata s hepatocelularnim karcinomom (HCC). Ovi inovativni pristupi, kombinirani s radiomiksom, ciljaju rješavanje izazova kliničke heterogenosti. Iako su dubinski modeli pokazali obećavajuće rezultate, još uvijek postoje prepreke koje treba savladati prije nego što se potpuno integriraju u kliničku praksu.
Dubinski modeli učenja su se pokazali kao prekretnica u predviđanju OS-a kod pacijenata s HCC-om. Komparativna studija objavljena na stranici Nature.com pokazala je superiornost algoritama konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) u odnosu na konvencionalne radiomikse pristupe. Studija, provedena na 114 pacijenata s HCC-om, otkrila je da dubinski modeli imaju veći prognostički potencijal u predviđanju OS-a.
Osim toga, druga studija objavljena u časopisu Springer razvila je dubinski model učenja na temelju MRI-a koji predviđa kapsuliranje tumor-skupina (VETC) i prognozu pacijenta. Ovaj neinvazivni pristup pokazao je obećavajuće rezultate u točnom predviđanju VETC-a i pružanju vrijednih uvida u prognozu pacijenata prije operacije.
Kako bi dalje poboljšali predviđanje ukupnog preživljenja, istraživači su kombinirali dubinske modele učenja s kliničkim podacima. Integracijom ove dvije vrste informacija, preciznost u predviđanju ponašanja HCC-a nakon operacije može se značajno poboljšati. Ovaj integrirani pristup, koji se raspravlja u studiji na ResearchGate-u, ima za cilj pružiti kliničarima preciznije prognostičke informacije za pacijente s HCC-om.
Osim dubinskih modela učenja, integracija kvantitativnih značajki cjelovitih slika sa slajdova s profilima izražavanja gena imunih markera pokazala je poboljšanje stratifikacije rizika i predviđanja kliničkih ishoda. Ova studija, objavljena u časopisu PLOS Computational Biology, učinkovito je stratificirala pacijente prema riziku od ponovne pojave bolesti, rasvjetljujući karakteristike različitih podskupova pacijenata.
Iako dubinski modeli učenja nude veliki potencijal u predviđanju prognoze HCC-a, još uvijek postoje izazovi u njihovoj primjeni u kliničkoj praksi. Prevladavanje tih teškoća, poput standardizacije podataka i interpretabilnosti modela, ključno je za potpuno iskorištavanje prediktivne snage tih modela. Uz nastavak istraživanja i razvoja, dubinski modeli učenja i radiomiksa imaju potencijal da revolucioniziraju područje predviđanja prognoze HCC-a, omogućavajući personalizirane pristupe liječenju.
The source of the article is from the blog rugbynews.at