人工智能算法可能有助于更好地指导口咽癌的治疗

对于人乳头瘤病毒(HPV)相关口咽癌患者，评估淋巴结外或结外延伸(ENE)癌细胞的存在对于确定适当治疗至关重要。然而，在治疗前的影像学检查中发现ENE往往具有挑战性，这可能导致治疗的升级，从而导致更大的毒性和更差的生活质量。

布里格姆妇女医院和丹娜-法伯布里格姆癌症中心的研究人员进行的一项新研究发现，一名男性和一名女性在接受治疗时，可能会受到影响人工智能(AI)的算法在一项大型、多中心的口咽癌临床试验中，与四名头颈放射科专家相比，在检测ENE方面优于四名头颈放射科专家。这项技术现在将用于临床试验，以确定它是否能改善治疗效果。研究小组的研究结果发表在《柳叶刀数字健康》。

“hpv相关的口咽癌现在是这种癌症中最常见的类型。虽然这些患者往往对手术或化疗和放疗反应良好，但人们对试图找出降低治疗程度的方法很感兴趣，因此患者可以减少副作用和降低生活质量的长期问题，“第一作者Benjamin Kann医学博士说。“一个吸引人的策略是对这些患者使用一种称为经口机器人手术(TORS)的微创手术，而不是七周的化疗和放疗联合治疗。”

然而，ENE的存在是术后癌症复发的危险因素，总体生存率较低，使得ENE患者不适合接受tor治疗。“如果在手术后发现ENE，这些患者仍然需要接受长期的化疗和放疗，或三联疗法，这与最严重的并发症和生活质量有关，”Kann说。

从历史上看，使用传统的诊断成像很难检测到ENE，因此尽管进行了筛查，仍有很多患者需要三重治疗。Kann说:“未满足的需求和在这项研究中使用人工智能的动力是，看看我们是否能更好地预测治疗前CT扫描上是否存在ENE，这样我们就可以帮助选择合适的患者进行手术或化疗和放疗。”

该团队已经开发了一种深度人工智能算法，经过训练可以检测ENE，并在几个数据集中显示出高水平的准确性。在这项研究中，研究小组对人工智能算法的性能进行了回顾性评估，使用了来自ECOG-ACRIN癌症研究小组E3311的预处理ct和相应的手术病理报告，这是一项多中心、2期降级试验。

“这项研究的重要之处在于，它在一个非常大的随机临床试验的背景下测试了该算法，根据定义，入组的患者应该被筛选出是否患有ENE，然而很大一部分患者最终还是患有ENE，”Kann说。“当我们将该算法应用于这些人群，看看它如何预测ENE时，我们发现它表现得很好，准确度很高，比所有四位头颈放射科专家都要好。”

Kann说:“主要的好处似乎是提高了灵敏度，或者降低了ENE的漏检率。”“理想情况下，在治疗前更好地识别ENE将导致更低的三重治疗率，并改善患者的生活质量。”

这些发现表明，将这种人工智能算法整合到诊所可能会给医生提供关于ENE存在的更准确的信息，并确定哪些患者可能得到最好的服务手术或者化疗和放疗。