腫瘤分化程度、微血管侵犯等生物學(xué)指標(biāo)對(duì)肝癌預(yù)后和治療決策具有重要價(jià)值,但其依賴于術(shù)后病理診斷 。 利用術(shù)前影像學(xué)資料結(jié)合人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)肝癌病理學(xué)特征是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)[13] 。 Chen等[14]利用CT影像組學(xué)結(jié)合SVM(支持向量機(jī))機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建肝細(xì)胞癌分化程度預(yù)測(cè)模型,可在術(shù)前將患者預(yù)測(cè)為高分化或低分化 。 Zhou等[15]利用MRI檢查的DWI期圖像結(jié)合CNN深度學(xué)習(xí)算法同樣可實(shí)現(xiàn)術(shù)前高分化與低分化的準(zhǔn)確預(yù)測(cè) 。 微血管侵犯(MVI)是影響肝癌根治性切除術(shù)后預(yù)后不良的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,術(shù)前明確MVI狀態(tài)及分類有利于制訂合理的手術(shù)規(guī)劃 。 本團(tuán)隊(duì)[16]前期基于影像學(xué)特征聯(lián)合檢驗(yàn)指標(biāo)等臨床資料,利用輕量級(jí)梯度提升機(jī)(LightGBM)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建MVI術(shù)前預(yù)測(cè)模型,模型準(zhǔn)確率高且具有可解釋性 。 Jiang等[17]比較XGBoost與深度學(xué)習(xí)算法模型在MVI預(yù)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值,結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于影像組學(xué)-影像學(xué)特征-臨床指標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型與3D-CNN模型均具有良好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,AUC分別為0.887(95%CI：0.797~0.947)和0.906(95%CI：0.821~0.960) 。 Zhou等[18]綜合利用增強(qiáng)MRI平掃期、動(dòng)脈期及門靜脈期的圖像與3DCNN深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建術(shù)前MVI模型,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)CNN模型 。 此外,有學(xué)者通過(guò)增強(qiáng)MRI影像組學(xué)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)肝細(xì)胞癌GPC3[19]、CK19[20]水平的術(shù)前預(yù)測(cè),其驗(yàn)證組C指數(shù)分別達(dá)0.914和0.846 。
此外,術(shù)后生活質(zhì)量是影響患者手術(shù)意愿的重要因素 。 Chiu等[21]通過(guò)健康調(diào)查簡(jiǎn)表及肝膽腫瘤治療功能評(píng)定量表等評(píng)價(jià)肝癌患者術(shù)后生活質(zhì)量,并通過(guò)敏感性分析篩選出術(shù)前功能狀態(tài)、年齡及查爾森合并癥指數(shù)等指標(biāo)是影響術(shù)后生活質(zhì)量的重要因素,最終應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建肝癌術(shù)后生活質(zhì)量預(yù)測(cè)模型,結(jié)果表明該模型可在術(shù)前對(duì)生活質(zhì)量進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè) 。
3人工智能在肝切除術(shù)中的應(yīng)用
【述評(píng)｜劉景豐：人工智能在原發(fā)性肝癌外科治療中的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望】隨著肝臟外科技術(shù)的發(fā)展,肝臟手術(shù)的規(guī)范化和精細(xì)化日益受到重視 。 然而,肝內(nèi)解剖結(jié)構(gòu)不僅復(fù)雜并且因人而異,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)肝切除仍是挑戰(zhàn)性難題 。 近年來(lái),術(shù)前三維可視化技術(shù)、術(shù)中超聲及循肝靜脈等解剖標(biāo)志是實(shí)現(xiàn)解剖性肝切除的主要技術(shù)手段 。 此外,ICG熒光引導(dǎo)[22-23]技術(shù)在小病灶檢出、顯示解剖斷面、實(shí)現(xiàn)解剖性切除等方面具有積極意義,目前也已廣泛應(yīng)用于解剖性肝切除術(shù)中 。
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是將虛擬的場(chǎng)景融合到真實(shí)場(chǎng)景中,實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界增強(qiáng)的混合技術(shù) 。 目前,AR技術(shù)在腹腔鏡肝切除、機(jī)器人肝切除等手術(shù)中已得到初步應(yīng)用,研究結(jié)果提示AR技術(shù)可實(shí)時(shí)顯示肝內(nèi)管道結(jié)構(gòu)與腫瘤位置,實(shí)時(shí)監(jiān)控并引導(dǎo)手術(shù)的進(jìn)行[24-25] 。 方馳華教授團(tuán)隊(duì)[26]對(duì)AR導(dǎo)航組與非AR導(dǎo)航組患者腹腔鏡肝切除術(shù)的術(shù)中和術(shù)后情況進(jìn)行比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn),腹腔鏡肝切除術(shù)應(yīng)用AR導(dǎo)航有助于減少術(shù)中出血量、降低術(shù)中輸液率并顯著減少住院時(shí)間 。 此外,實(shí)現(xiàn)腫瘤切緣陰性是保證原發(fā)性肝癌肝切除術(shù)療效的關(guān)鍵 。 目前,冰凍切片病理檢查是術(shù)中明確切緣狀態(tài)的主要手段,但其檢測(cè)費(fèi)時(shí)且需要經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)師進(jìn)行診斷 。 Giordano等[27]基于質(zhì)譜檢查與支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可在術(shù)中對(duì)肝細(xì)胞癌、肝內(nèi)膽管癌及癌旁組織進(jìn)行快速鑒別,該技術(shù)可能有助于術(shù)中快速?zèng)Q策并改善患者遠(yuǎn)期預(yù)后 。
4人工智能在肝癌術(shù)后管理中的應(yīng)用
復(fù)雜性肝癌切除術(shù)后可能會(huì)出現(xiàn)腹腔出血、腹腔感染、肝功能不全等并發(fā)癥,對(duì)術(shù)后并發(fā)癥進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)患者術(shù)后管理具有重要意義 。 Merath等[28]基于美國(guó)外科醫(yī)師學(xué)會(huì)國(guó)家外科質(zhì)量提升計(jì)劃數(shù)據(jù)庫(kù)臨床資料,應(yīng)用決策樹算法構(gòu)建肝切除術(shù)后并發(fā)癥預(yù)測(cè)模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)該模型在預(yù)測(cè)中風(fēng)、切口裂開、心臟驟停、腎功能衰竭、肺栓塞及感染性休克等多種并發(fā)癥方面具有較好的一致性 。

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