口腔癌是一種影響頭頸部的常見癌癥。大約 50% 的口腔癌患者即使在治療后也無法存活超過五年，因?yàn)樵S多患者僅在疾病晚期才尋求醫(yī)療幫助。當(dāng)患者尋求幫助時(shí)，癌癥可能需要進(jìn)行高級(jí)治療，甚至可能已經(jīng)擴(kuò)散到其他區(qū)域。
口腔癌通常由臨床上稱為口腔白斑(OL) 和口腔苔蘚樣粘膜炎 (OLM) 的白色斑塊發(fā)展而來。這些白斑可能早在診斷口腔癌之前就出現(xiàn)了，它們的早期發(fā)現(xiàn)和持續(xù)監(jiān)測(cè)對(duì)于預(yù)防癌癥的發(fā)展至關(guān)重要。然而，預(yù)測(cè)哪些 OL/OLM 病變會(huì)發(fā)展為口腔癌有時(shí)具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)閺?OL/OLM 發(fā)展為癌癥的全球風(fēng)險(xiǎn)率從 0.4% 到 40.8% 不等。
在 OL/OLM 監(jiān)測(cè)期間經(jīng)常安排例行探視和多次活檢。此外，患者監(jiān)測(cè)可能會(huì)持續(xù)多年，導(dǎo)致疲勞和不遵守醫(yī)院預(yù)約。因此，最好在個(gè)體基礎(chǔ)上確定這些患者的癌癥發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)，以允許衛(wèi)生專業(yè)人員使用這些信息來為每個(gè)患者制定具體的治療和隨訪計(jì)劃。
大學(xué)(港大)牙醫(yī)學(xué)院及李嘉誠(chéng)醫(yī)學(xué)院的研究人員;瑪麗醫(yī)院病理科;昆士蘭州詹姆斯庫(kù)克大學(xué)醫(yī)學(xué)和牙科學(xué)院合作開發(fā)了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，該平臺(tái)可用于自動(dòng)生成診斷后長(zhǎng)達(dá) 20 年的 OL 或 OLM 患者發(fā)生口腔癌風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)性化預(yù)測(cè)。
結(jié)果發(fā)表在癌癥雜志上的一篇題為“深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)口腔潛在惡性疾病的無惡性轉(zhuǎn)化生存”的文章中。
免費(fèi)提供的網(wǎng)絡(luò)工具基于人工智能算法“DeepSurv”，使用來自(716 名患者)和英國(guó)泰恩河畔紐卡斯?fàn)?382 名患者)治療的 OL/OLM 患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。由于患者已經(jīng)接受多年的審查，他們的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平已經(jīng)知道，研究表明，人工智能模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)他們?cè)诤罄m(xù)醫(yī)院就診期間不同時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)水平。
之所以選擇 DeepSurv 算法，是因?yàn)樗谑褂眠@些患者的常規(guī)人口統(tǒng)計(jì)、臨床、病理和治療信息進(jìn)行癌癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面具有卓越的性能，經(jīng)過一系列驗(yàn)證練習(xí)。
在隊(duì)列的一個(gè)驗(yàn)證子集中，“DeepSurv”能夠預(yù)測(cè) 95% 病例的正確癌癥風(fēng)險(xiǎn)水平。這是根據(jù) 0.04 的綜合 Brier 分?jǐn)?shù)得出的，低于 0.25 的分?jǐn)?shù)通常描述了可能在實(shí)際應(yīng)用中有用的工具。
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