肝切除術(shù)后肝衰竭是影響患者預(yù)后的嚴(yán)重并發(fā)癥,在進(jìn)行肝切除術(shù)前準(zhǔn)確預(yù)測肝切除術(shù)后肝衰竭風(fēng)險具有重要意義 。 目前臨床上常用Child-Pugh評分、ICG及殘余肝體積等預(yù)測術(shù)后肝功能衰竭,但總體準(zhǔn)確率有限[29] 。 Cai等[30]首先應(yīng)用CT影像組學(xué)構(gòu)建原發(fā)性肝癌術(shù)后肝功能衰竭預(yù)測模型,該模型曲線下面積達(dá)0.762,預(yù)測價值顯著高于傳統(tǒng)Child-Pugh、MELD及ALBI等評分系統(tǒng),具有較好的應(yīng)用前景 。 Zhu等[31]利用術(shù)前MRI影像組學(xué)預(yù)測肝硬化肝癌患者行大范圍肝切除術(shù)后肝衰竭并發(fā)癥,AUC為0.894 。 Mai等[32]通過多因素分析顯示,PLT、PT、TBil、AST和殘余肝體積是肝切除術(shù)后肝衰竭的重要預(yù)測因素,并利用以上因素構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,可準(zhǔn)確預(yù)測肝細(xì)胞癌患者半肝切除術(shù)后發(fā)生肝衰竭的中高危風(fēng)險患者,為早期干預(yù)提供指導(dǎo) 。
5人工智能在肝癌輔助治療中的應(yīng)用
手術(shù)切除是肝癌最有效的治療方法之一,但即便行根治性腫瘤切除,其術(shù)后5年復(fù)發(fā)率高達(dá)50%~70% 。 肝癌術(shù)后復(fù)發(fā)是進(jìn)一步提高肝癌療效的瓶頸問題,探索肝癌術(shù)后復(fù)發(fā)危險因素并制訂針對性抗復(fù)發(fā)治療策略是進(jìn)一步改善患者預(yù)后的關(guān)鍵 。 Ji等[33]應(yīng)用術(shù)前CT影像組學(xué)聯(lián)合AFP、ALBI、肝硬化及腫瘤邊界等臨床資料構(gòu)建肝癌術(shù)后復(fù)發(fā)預(yù)測模型,其準(zhǔn)確性顯著高于傳統(tǒng)分期模型 。 Zhang等[34]應(yīng)用術(shù)前MRI影像組學(xué)聯(lián)合臨床指標(biāo)構(gòu)建術(shù)后復(fù)發(fā)模型,其AUC達(dá)0.884,顯著高于單獨(dú)的臨床模型或影像組學(xué)模型 。 此外,早期復(fù)發(fā)和晚期復(fù)發(fā)等不同復(fù)發(fā)時段的患者復(fù)發(fā)危險因素并不相同,Kim等[35]分析不同復(fù)發(fā)時期患者M(jìn)RI影像組學(xué)特征并分別構(gòu)建術(shù)后早期及晚期復(fù)發(fā)預(yù)測模型 。 本團(tuán)隊[36]基于肝癌大數(shù)據(jù)資料,探索不同復(fù)發(fā)時段患者復(fù)發(fā)影響因素并利用隨機(jī)生存森林、極限梯度提升(XGBoost)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建肝切除術(shù)后復(fù)發(fā)預(yù)測模型,可針對肝癌術(shù)后不同時間復(fù)發(fā)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測,將患者分為高、中和低風(fēng)險組,并用于指導(dǎo)輔助治療 。 此外,也有研究者根據(jù)術(shù)后遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移風(fēng)險[37-38]、未來大血管侵犯發(fā)生風(fēng)險[39]等預(yù)測模型用于個性化指導(dǎo)術(shù)后輔助治療 。
值得注意的是,肝癌是一種異質(zhì)性程度非常高的腫瘤,即便同一個分期的肝癌患者可能預(yù)后并不相同 。 有必要根據(jù)患者臨床特征進(jìn)行個性化預(yù)后預(yù)測以進(jìn)一步區(qū)分復(fù)發(fā)或死亡風(fēng)險以指導(dǎo)輔助治療 。 已有研究者構(gòu)建肝癌合并門靜脈癌栓[40]、肝癌合并下腔靜脈癌栓[41]、多發(fā)肝癌[42]等術(shù)后預(yù)后預(yù)測模型用于輔助治療決策 。 本團(tuán)隊根據(jù)病因、生物學(xué)特性、臨床病理因素等特征構(gòu)建多種特征肝癌患者預(yù)后預(yù)測模型,包括乙型肝炎肝癌[43]、非乙非丙型肝癌[44]、AFP陰性肝癌[45]、巨大肝癌[46]等預(yù)后預(yù)測模型,為精準(zhǔn)化個性化輔助治療決策提供依據(jù) 。
6展望
近年來,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新,日益融入經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展各領(lǐng)域全過程,推動人工智能等新興技術(shù)在豐富的醫(yī)療場景中落地應(yīng)用對醫(yī)療行業(yè)智能化、高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要 。 目前,人工智能在原發(fā)性肝癌篩查、診斷、分期、治療決策、預(yù)后評估等全診療流程中深度參與 。 本文對人工智能在原發(fā)性肝癌外科治療中應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié),指出目前人工智能相關(guān)研究多集中于肝癌術(shù)前評估與預(yù)后預(yù)測等方面,尤其在術(shù)前微血管侵犯預(yù)測及術(shù)后復(fù)發(fā)預(yù)測等方面成果突出,在治療決策及術(shù)中輔助方面也有初步應(yīng)用 。
現(xiàn)有研究提示：聯(lián)合應(yīng)用傳統(tǒng)臨床指標(biāo)、影像學(xué)特征及影像組學(xué)等多維度信息,綜合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)有助于提升風(fēng)險預(yù)測模型的準(zhǔn)確性 。 此外,風(fēng)險預(yù)測模型在復(fù)發(fā)預(yù)測、微血管侵犯預(yù)測等場景中應(yīng)用落地將進(jìn)一步提升治療決策精準(zhǔn)化、個性化,對精準(zhǔn)肝臟外科發(fā)展具有積極且重要的意義 。 然而,盡管目前已研發(fā)眾多人工智能應(yīng)用工具,但落地應(yīng)用較少,促進(jìn)人工智能應(yīng)用在臨床診療中落地是未來需重點(diǎn)解決的問題 。 這既需要結(jié)合臨床診療流程對人工智能進(jìn)行前瞻性、多中心驗(yàn)證,提升模型的準(zhǔn)確性和魯棒性；也需要提升人工智能模型的可解釋性,并明確人工智能在臨床應(yīng)用中的管理問題 。 總之,人工智能已在原發(fā)性肝癌外科治療全流程中顯示出巨大的應(yīng)用前景,但如何促進(jìn)其落地應(yīng)用、真正提高臨床服務(wù)能力并最終改善患者預(yù)后尚需更為深入的探索和努力 。

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