人工智能在结直肠癌诊疗领域的应用现状

结直肠癌是全球第三大常见癌症,也是癌症死亡的第二大原因[1]。在我国,其发病率及病死率均呈现持续上升趋势[2]。然而与之相矛盾的是目前我国存在着医疗资源分配不均,医生数量短缺、医疗水平参差不齐等严峻问题,超负荷的工作使得国内肿瘤医生缺乏充足的时间和精力及时学习该疾病诊疗领域的前沿知识,如何为结直肠癌患者选择最佳治疗方案成为临床肿瘤医生面临的一大挑战。因此,对人工智能与智慧医疗相结合的智能辅助诊疗系统的临床应用研究显得尤为迫切和重要。

真实临床决策与人工智能辅助决策系统在结肠癌术后辅助治疗方案的一致性研究

比较人工智能辅助决策系统(百洋肿瘤临床决策系统,Baiyang for oncology,BfO)和真实临床决策在结肠癌术后辅助治疗方案中的一致性,探讨BfO在我国结肠癌中的应用价值。方法 回顾性分析 2010年1月至2022年7月新疆军区总医院收治并使用BfO的178例结肠癌患者的临床资料。对比BfO与真实临床决策,以BfO推荐方案中含有真实临床决策所选方案视为一致,其他均视为不一致,分析两者之间的一致率和不一致病例原因。结果 BfO与真实临床决策方案总一致率为76.9%(113/147),其中I期病例一致率为14.3%(1/7),Ⅱ期为65.9%(27/41)[OR=11.571,P=0.030],Ⅲ期为89.2%(66/74)[OR=49.500,P=0.001],Ⅳ期为76.0%(19/25)[OR=19.000,P=0.012]。结论 人工智能辅助决策系统推荐方案与真实临床决策方案一致率较高,能够有效辅助结肠癌综合治疗,指导临床决策,临床应用前景广阔。

肿瘤人工智能辅助决策系统与真实临床决策在直肠癌治疗方案一致性的研究

对比人工智能辅助决策系统与临床医生在直肠癌治疗方案(术后放化疗)选择的一致性,探讨其临床应用价值。方法 收集2010年1月至2022年7月就诊于新疆军区总医院的141例直肠癌患者的临床资料,将所有入组患者的信息录入百洋肿瘤决策支持系统得出相应治疗方案,所输出方案若包含临床实际治疗方案界定为一致,否则被列为不一致组。用 Microsoft Excel 对入组患者的病例特征进行描述性统计,采用 SPSS 25.0 软件通过卡方检验及logistic 回归模型进行一致性影响因素的统计分析。结果 本研究总体一致率为66.67%,通过卡方检验按照性别、年龄、BMI、组织学分级及肿瘤分期对两种决策方法的一致性进行亚组分析,发现组织学分级(P<0.01)、肿瘤分期(P<0.001)与人工智能辅助决策系统和临床医生决策之间的一致性具有相关性。Logistic回归模型显示:肿瘤分期是方案一致性的独立影响因素。结论 人工智能辅助决策系统根据入组直肠癌患者的病例资料所推出的治疗方案与临床医生实际选择的治疗方案有着较高的一致性,具有一定的临床应用潜能。