Un studiu recent publicat în Clinical Breast Cancer a relevat că modelele de Deep Learning au potențialul de a servi ca instrumente predictive eficiente pentru prognosticul cancerului de sân. Sub conducerea Dr. Junqi Han și a echipei sale din Spitalul Afiliat al Universității Qingdao din China, studiul a demonstrat succesul unui model care combină datele din imagini mamografice, imagini cu ultrasunete și alte caracteristici în predicția precisă a supraviețuirii fără boală a pacienților cu cancer de sân.
Cercetătorii au evidențiat performanța îmbunătățită a modelului combinat, care utilizează atât imagini mamografice, cât și imagini cu ultrasunete, în comparație cu utilizarea doar a modalităților de imagistică separate. Prin utilizarea inteligenței artificiale și a tehnicilor de Deep Learning, radiologii explorează noi căi pentru avansarea diagnosticului și prognosticului cancerului de sân.
În acest studiu, echipa a adunat date de la 1.242 de pacienți între anii 2013 și 2018, împărțindu-i în grupuri de antrenament și de testare. Au folosit modele de Deep Learning utilizând ResNet50 și au integrat date clinice și caracteristici de imagistică pentru a selecta factori prognostici independenți și a stabili un model clinic.
Au fost dezvoltate în total cinci modele: Deep Learning cu ultrasunete, Deep Learning cu mamografie, Deep Learning cu ultrasunete și mamografie, un model clinic și un model combinat. Cercetătorii au constatat că modelul combinat, care integrează imagini din ambele modalități, alături de caracteristici patologice, clinice și radiografice, a prezentat cea mai mare performanță predictivă dintre modelele analizate.
Merită menționat faptul că anumite caracteristici patologice și clinice pot fi obținute doar după intervenția chirurgicală. Prin urmare, modelul combinat are o semnificație în predicția prognosticului post-chirurgical. În plus, studiul a subliniat caracterul complementar al ultrasunetelor și al mamografiei în imagistica sânilor, cu ultrasunetele utilizate pentru observarea formei și caracteristicilor leziunilor, iar mamografia utilizată pentru identificarea calcifierilor.
În ciuda faptului că studiul prezintă rezultate promițătoare, autorii au solicitat validarea externă într-o cercetare viitoare pentru a măsura eficacitatea predictivă și generalizabilitatea modelelor. Cu toate acestea, utilizarea modelelor de Deep Learning demonstrează un potențial mare pentru îmbunătățirea predicției prognosticului cancerului de sân și, în cele din urmă, pentru îmbunătățirea rezultatelor pacientului.
Secțiune FAQ despre prognosticul cancerului de sân și modelele de Deep Learning:
Î: Ce a relevat studiul recent publicat în Clinical Breast Cancer?
R: Studiul a relevat potențialul modelelor de Deep Learning de a servi ca instrumente predictive eficiente pentru prognosticul cancerului de sân.
Î: Cine a condus studiul?
R: Studiul a fost condus de Dr. Junqi Han și echipa sa din Spitalul Afiliat al Universității Qingdao din China.
Î: Ce tip de date a utilizat studiul?
R: Studiul a combinat date din imagini mamografice, imagini cu ultrasunete și alte caracteristici pentru a prezice supraviețuirea fără boală a pacienților cu cancer de sân.
Î: Cum s-a comportat modelul combinat în comparație cu utilizarea modalităților de imagistică separate?
R: Modelul combinat, care a încorporat atât imagini mamografice, cât și imagini cu ultrasunete, a prezentat o performanță îmbunătățită în comparație cu utilizarea modalităților de imagistică separate în sine.
Î: Ce tehnici au fost folosite în studiu?
R: Studiul a utilizat inteligență artificială și tehnici de Deep Learning, în special modele de Deep Learning cu ResNet50.
Î: Cum s-au colectat datele?
R: Cercetătorii au adunat date de la 1.242 de pacienți între anii 2013 și 2018, împărțindu-i în grupuri de antrenament și de testare.
Î: Câte modele au fost dezvoltate în studiu?
R: Au fost dezvoltate în total cinci modele: Deep Learning cu ultrasunete, Deep Learning cu mamografie, Deep Learning cu ultrasunete și mamografie, un model clinic și un model combinat.
Î: Ce model a prezentat cea mai mare performanță predictivă?
R: Modelul combinat, care a încorporat atât imagini cu ultrasunete, cât și imagini mamografice, alături de caracteristici patologice, clinice și radiografice, a prezentat cea mai mare performanță predictivă.
Î: De ce este modelul combinat semnificativ în predicția prognosticului post-chirurgical?
R: Anumite caracteristici patologice și clinice pot fi obținute doar după intervenția chirurgicală, ceea ce face modelul combinat crucial în prezicerea prognosticului post-chirurgical.
Î: Care sunt rolurile complementare ale ultrasunetelor și mammografiei în imagistica sânilor?
R: Ultrasunetele sunt folosite pentru observarea formei și caracteristicilor leziunilor, în timp ce mammografia este utilizată pentru identificarea calcifierilor.
Î: Ce au solicitat autorii studiului?
R: Autorii au solicitat validarea externă într-o cercetare viitoare pentru a măsura eficacitatea predictivă și generalizabilitatea modelelor.
Î: Care este potențialul utilizării modelelor de Deep Learning pentru prognosticul cancerului de sân?
R: Modelele de Deep Learning arată un potențial mare pentru îmbunătățirea predicției prognosticului cancerului de sân și, în cele din urmă, pentru îmbunătățirea rezultatelor pacientului.
Definiții:
– Prognostic: Cursul sau rezultatul probabil al unei afecțiuni medicale.
– Modele de Deep Learning: Modele de calculatoare care utilizează tehnici de inteligență artificială pentru a procesa cantități mari de date și a face predicții sau clasificări.
– Mamografie: O tehnică de imagistică care utilizează raze X pentru a examina sânul în căutarea semnelor de cancer de sân sau alte anomalii.
– Ultrasunet: O tehnică de imagistică diagnostică care utilizează unde sonore de înaltă frecvență pentru a produce imagini ale structurilor din interiorul corpului.
– Radiologi: Medici specializați în interpretarea imaginilor medicale, cum ar fi radiografiile, tomografiile computerizate și mamografiile.
Link-uri sugerate conexe:
– cancer.org
– National Center for Biotechnology Information (NCBI)
– breastcancer.org
