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Chaofeng Li
文章数:2篇
晚期直肠癌
国内团队Lancet子刊:人工智能预测新辅助放化疗对局部晚期直肠癌患者的效果
中山大学附属第六医院Xiangbo Wan和中国科学院自动化研究所田捷作为共同通讯作者在Lancet Digital Health发表文章,招募接受新辅助放化疗和根治性手术的合格受试者,收集其预处理盆腔MRI和H&E染色活检切片的全玻片图像进行机器学习,根据放射组学MRI特征、病理组学细胞核特征和病理组学微环境特征等3个病理学完全反应来构建预测模型RAPIDS,对局部晚期直肠癌对新辅助放化疗病理完全反应进行预测。RAPIDS能够基于预处理放射病理学图像预测新辅助放化疗的病理完全反应,具有较高的准确性和稳健性,因此可以提供一种新的工具来协助局部晚期直肠癌的个体化治疗。
晚期直肠癌
新辅助放化疗
预测模型
上消化道癌症
国内团队:用人工智能诊断上消化道癌症
上消化道癌症(包括食道癌和胃癌)是世界范围内最常见的癌症。利用深度学习算法的人工智能平台在医学成像领域取得了显著进展,但其在上消化道肿瘤领域的应用却十分有限。中山大学肿瘤防治中心徐瑞华及团队在The Lancet Oncology杂志发表的一项最新研究,通过分析临床内镜影像资料,开发和验证胃肠人工智能诊断系统(GRAIDS)诊断上消化道肿瘤。该研究收集了6家市、省和国家级医院84424名患者的1036496张内镜影像,用于训练和测试GRAIDS。将GRAIDS的表现与三种专业等级的内窥镜医师的诊断进行比较(包括内镜专家、合格的内镜医师和实习内镜医师),结果证明GRAID对上消化道肿瘤的诊断具有专家级的高精度和高灵敏度。该诊断系统对辅助社区医院提高上消化道肿瘤诊断效率具有重要意义。
上消化道癌症
胃肠人工智能诊断系统
灵敏度
准确率
阳性预测值