膀胱癌患者手术治疗生存预后影响因素分析与人工智能推荐算法初探

目的探索膀胱癌患者手术治疗生存预后的影响因素,形成人工智能推荐算法及软件转化,用于对不同手术方案治疗效果的术前预判。方法纳入2007年1月-2019年1月在大连医科大学附属第二医院(大医二院)和南方医科大学南方医院(南方医院)初诊、行手术治疗、有完整临床资料及随访数据的膀胱癌患者资料。采用深度神经网络(DNN)建立人工智能算法模型,建立患者基础及治疗因素对生存预后的模型预测,通过人工智能算法探索生存影响因素并排序。结果共纳入膀胱癌患者832例,其中438(52.64%)例在大医二院接受治疗,394(47.36%)例就诊于南医;579(69.6%)例为非肌层浸润性膀胱癌,253(30.4%)例为肌层浸润性膀胱癌;539(64.8%)例接受经尿道膀胱肿瘤电切,66(7.9%)例接受膀胱部分切除,227(27.3%)例接受膀胱全切。纳入大医二院患者数据为训练组进行DNN建模,采用南医患者数据为测试组进行建模后外部验证,依据权重得出影响患者生存预后的因素由高到低依次是T分期、病理分级、高血压或心脑血管疾病、血红蛋白、血钙、吸烟、白蛋白、淋巴细胞、年龄、白蛋白/球蛋白比、术式、N分期、肌酐清除率。模型可用于患者术前预测。结论通过DNN建模及内外部验证,可以较为准确预测膀胱癌患者术后生存的影响因素,并用于患者术前手术效果预测,为患者术式选择及术后随访方案的制定提供软件和人工智能算法支持。