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Le modèle d’IA peut aider à prédire les résultats du traitement du cancer de l’ovaire

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Un modèle d’intelligence artificielle (IA) peut aider à prédire les résultats cliniques au moment de l’évaluation laparoscopique du cancer de l’ovaire séreux de haut grade avancé (HGSOC), selon une étude présentée lors de la réunion annuelle de la Society of Gynecologic Oncology sur le cancer de la femme, qui s’est tenue du mois de mars 18 à 21 à Phoenix.

Deanna Glassman, MD, de l’Université du Texas MD Anderson Cancer Center à Houston, et ses collègues ont utilisé des vidéos chirurgicales laparoscopiques de prétraitement (435 images fixes) de 113 patients atteints de HGSOC pathologiquement prouvé (2013 à 2019) pour former un modèle d’IA utilisant une profondeur Apprentissage et réseaux de neurones. Le modèle a été utilisé pour identifier les tendances des schémas morphologiques entre les patients ayant une excellente réponse au traitement standard (défini comme une survie sans progression d’au moins 12 mois) et ceux ayant une mauvaise réponse au traitement (défini comme une survie sans progression d’au moins 12 mois). plus de six mois).

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Les chercheurs ont découvert que le modèle a identifié avec succès les patients avec une réponse durable au traitement (53 %) par rapport à ceux avec un court intervalle de récidive avec un degré de précision de 93 %. Le modèle a atteint une sensibilité de 100 % dans la détection des patients présentant une excellente réponse au traitement lors de l’utilisation d’images fixes seules, mais il a mal classé certains patients présentant une faible réponse au traitement (spécificité de 63 %). Les chercheurs ont suggéré que le manque de spécificité pourrait être dû au nombre inférieur d’images correspondant aux patients ayant une mauvaise réponse au traitement (167 patients) par rapport aux patients ayant une excellente réponse (268 patients).

« Cette étude pilote est une frontière passionnante dans l’innovation chirurgicale qui montre comment nous pouvons utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer notre approche clinique du traitement des patients atteints de cancers gynécologiques », a déclaré Glassman dans un communiqué. « Une implication majeure de notre étude est que le modèle d’IA pourrait identifier les patients qui sont susceptibles d’avoir une mauvaise réponse aux thérapies traditionnelles, permettant aux cliniciens de modifier les plans et les objectifs chirurgicaux, et offrant des opportunités pour adapter les stratégies thérapeutiques à ces patients. »

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