近日，中山大學(xué)腫瘤防治中心婦科教授劉繼紅團(tuán)隊(duì)與南方醫(yī)科大學(xué)等機(jī)構(gòu)的學(xué)者合作，針對(duì)卵巢癌目前早期診斷困難、缺乏有效腫瘤標(biāo)志物的問(wèn)題，基于常規(guī)體檢中的實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)，構(gòu)建了卵巢癌診斷人工智能融合模型，提供了一種低成本、易獲取、高準(zhǔn)確率的卵巢癌輔助診斷工具。相關(guān)成果發(fā)表于《柳葉刀-數(shù)字健康》。

該研究收集了中山大學(xué)腫瘤防治中心、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院超1萬(wàn)名女性的98項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果，并基于團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的人工智能融合框架——MCDM框架，融合20個(gè)基分類(lèi)模型，構(gòu)建了卵巢癌預(yù)測(cè)模型——MCF模型，最終納入51項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)指標(biāo)和年齡指標(biāo)。其在內(nèi)部驗(yàn)證集和兩個(gè)獨(dú)立的外部驗(yàn)證集上的AUC（ROC曲線(xiàn)下面積）分別達(dá)0.949、0.882和0.884。

研究結(jié)果顯示，MCF模型識(shí)別卵巢癌患者，特別是早期卵巢癌患者的準(zhǔn)確度和靈敏度顯著高于傳統(tǒng)卵巢癌標(biāo)志物，且在部分指標(biāo)缺失的人群中依然能對(duì)卵巢癌風(fēng)險(xiǎn)作出較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，提示MCF模型具有較好的穩(wěn)定性，并對(duì)真實(shí)世界數(shù)據(jù)具有較好的兼容性。

該研究構(gòu)建的MCF模型已封裝為開(kāi)源的卵巢癌預(yù)測(cè)工具，輸入相應(yīng)實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和年齡即可計(jì)算患卵巢癌的風(fēng)險(xiǎn)值。由于模型使用的所有特征均為常規(guī)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目，故在體檢機(jī)構(gòu)或?qū)D科腫瘤診治經(jīng)驗(yàn)有限的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，該模型可為卵巢癌的診斷提供寶貴且高效的決策幫助。

該研究還發(fā)現(xiàn)，除腫瘤標(biāo)志物外，其他常規(guī)實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)指標(biāo)，如D-D二聚體、血小板計(jì)數(shù)等，也對(duì)卵巢癌診斷預(yù)測(cè)有較大貢獻(xiàn)，提示這些檢驗(yàn)指標(biāo)相關(guān)病理生理過(guò)程可能在卵巢癌的發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮了重要作用，其潛在機(jī)制值得進(jìn)一步探討。

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00245-5

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