媒體報(bào)道
專家觀點(diǎn)
2024-07-11
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近年來，多模態(tài)臨床數(shù)據(jù)融合研究已成為國際國內(nèi)研究熱點(diǎn)，在多種疾病方向不斷探索，以全面提升復(fù)雜疾病的診療質(zhì)量，進(jìn)而推動精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展。針對靜脈血栓栓塞癥（VTE）這一復(fù)雜病因的疾病，最新前沿研究利用AI技術(shù)進(jìn)行疾病的風(fēng)險(xiǎn)評估。
一項(xiàng)來自下肢創(chuàng)傷固定治療的VTE風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究顯示：
目前已有的TIP score和L-TRip(cast)score用于下肢創(chuàng)傷固定患者的VTE風(fēng)險(xiǎn)評估，但在使用過程中存在局限性。首先TIP score中納入30項(xiàng)信息，不利于臨床使用。而L-TRip(cast)score中不包括創(chuàng)傷的嚴(yán)重程度，但該特征已被研究證實(shí)與VTE風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)。將兩個(gè)模型合并，整合新的TRiP(cast)模型，可預(yù)測VTE風(fēng)險(xiǎn)。
研究路線圖
最終的TRiP (cast) score所納入特征包括3個(gè)組成部分-創(chuàng)傷、固定和患者特征。評分共納入14項(xiàng)，每項(xiàng)從1到4進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)的總和得出的結(jié)果為TRiP(cast)分?jǐn)?shù)。例如，BMI為30 kg/m2的50歲男性得3分（包括35歲以上得1分，男性得1分，BMI為25和<為35kg/m2得1分），如果患者有雙踝踝關(guān)節(jié)骨折（2分）需要小腿石膏（2分），總共7分。
在MEGA研究中，Leiden-TRiP（cast）評分和TIP評分的原始AUC值分別為0.78（95% CI0.69-0.88）和0.77（95% CI0.69-0.85）。新建立的TRiP（cast）評分的AUC為0.77（95% CI0.67-0.86）。
TRiP（cast）評分表現(xiàn)良好，在完整數(shù)據(jù)集中驗(yàn)證AUC為0.74（95% CI0.61-0.87），估算數(shù)據(jù)集中AUC為0.72（95% CI0.60-0.84）。利用二分法截止值作為TRiP(cast)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)。例如，使用7分的分界值將個(gè)體分為低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)類別（低風(fēng)險(xiǎn)50.7%和49.3%高風(fēng)險(xiǎn)），敏感性為76.1%，特異性為51.2%。根據(jù)VTE的發(fā)生率為1.6%（POT-CAST的發(fā)生率），該試驗(yàn)的PPV（截止>=7點(diǎn)）為2.5%，NPV為99.2%。
觀察風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)之間的一致性程度截距為0.0016，斜率為0.933。
基于以上研究所建立的下肢創(chuàng)傷固定患者的VTE風(fēng)險(xiǎn)模型，其預(yù)測性能是否可以進(jìn)一步提升？鑒于VTE的病因可分為遺傳性和獲得性，通過對家系和孿生子的配對研究表明，個(gè)體對VTE易感性的差異約60％歸結(jié)于遺傳因素。同時(shí)遺傳性和獲得性易栓因素存在交互作用，當(dāng)二者同時(shí)存在時(shí)，血栓栓塞性疾病更易發(fā)生。因此在預(yù)測模型中添加遺傳因素，或可進(jìn)一步提高模型預(yù)測的性能。
?神州醫(yī)療基因位點(diǎn)檢測評估VTE風(fēng)險(xiǎn)
基于基因位點(diǎn)與VTE間的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)和在中國人群中的基因變異頻率，選擇VTE相關(guān)的基因檢測位點(diǎn)，從遺傳角度評估VTE風(fēng)險(xiǎn)，更早提示臨床，早期預(yù)防。
?多模態(tài)AI科研平臺助力VTE風(fēng)險(xiǎn)模型評估
平臺基于AI核心技術(shù)引擎開發(fā)，數(shù)據(jù)方面支持影像、病理、基因、臨床等數(shù)據(jù)類型，支持國際通用數(shù)據(jù)導(dǎo)入、支持標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)集成，提供影像、病理、基因信息的定量提取分析工具，以算法庫為基礎(chǔ)快速模型構(gòu)建病灶及器官分割和聚類分析等多種常用功能。
數(shù)據(jù)的整體分析過程按照數(shù)據(jù)收集→數(shù)據(jù)處理→智能標(biāo)注→特征提取→機(jī)器建?！Ｔu價(jià)6個(gè)步驟進(jìn)行，最后輸出科研分析報(bào)告。
支持臨床文本數(shù)據(jù)支持excel格式、基因組學(xué)數(shù)據(jù)支持FASTQ文件、影像組學(xué)數(shù)據(jù)支持dcm文件、病理組學(xué)數(shù)據(jù)支持tiff文件等不同模態(tài)數(shù)據(jù)格式。
針對VTE，可將疾病的臨床特征數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合分析，篩選VTE相關(guān)特征。
利用包括隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、邏輯斯諦回歸、XGboost、K近鄰、決策樹、AdaBoost、樸素貝葉斯等不同二分類模型，進(jìn)行VTE風(fēng)險(xiǎn)評估模型構(gòu)建以及模型評價(jià)，篩選最優(yōu)模型。
結(jié)合基因位點(diǎn)信息以及臨床信息等，綜合利用多模態(tài)AI平臺有望提高VTE風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，進(jìn)而選擇更適合的預(yù)防策略，避免過度治療，同時(shí)降低VTE發(fā)生率。
（精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)IVD事業(yè)部供稿）
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