Eur Radiol：科研人员运用大数据预测肺癌淋巴结转

从中科院苏州医工所获悉，该所科研人员与上海长征医院合作，运用大数据分析，新近研发出一种可以比较精确地预测肺癌淋巴结转移的评估模型。在300多例癌症患者身上的试验显示，该评估模型的预测精度甚至高于临床医生。

此次，研究人员将大数据技术与医学影像结合，从影像中提取信息进行深层分析。合作组选取了占肺癌患者数量80%以上的非小细胞肺癌为研究对象，总计对366名癌症患者的CT影像资料进行分析。

参与此次研究的苏州医工所研究员高欣介绍，传统的肿瘤影像评估大多只关注肿瘤区域，而新模型最大的创新之处，是把肿瘤周边的影像特征也纳入其中。肿瘤周围环境分泌大量生长因子和细胞因子，诱导缺氧和血管生成，在肿瘤的发生、发展和转移中起着重要作用，综合肿瘤和瘤周影像特征，能进一步提高预测的准确度和科学性。

研究组介绍，针对366名肺癌患者进行的试验显示，肿瘤周边区域的影像特征可以用来预测早期肺癌的淋巴结转移。综合肿瘤和肿瘤周边区域影像特征建立的新模型，预测准确率达到82.5%。将大数据评估与医生的判断相结合构建“人机结合”模型，预测准确率又进一步提升至85%以上。

“这项研究不仅可以用来预测非小细胞肺癌的淋巴结转移，还可以应用到多种其他类型癌症上。大数据与医生诊断结合得到的预测准确率高，也说明‘人机结合’很可能是未来临床工作发展的新趋势。”高欣说。（来源：新华社 王珏玢）

相关成果已于近日发表在放射学领域国际顶级期刊《欧洲放射学》上。

 

原始出处：

Wang X1, Zhao X2,3, Li Q1,et al.Can peritumoral radiomics increase the efficiency of the prediction for lymph node metastasis in clinical stage T1 lung adenocarcinoma on CT?Eur Radiol. 2019 Mar 18. doi: 10.1007/s00330-019-06084-0. [Epub ahead of print]