Validation of an artificial intelligence-based prognostic biomarker in patients with oligometastatic Castration-Sensitive prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for clinically actionable prognostic and predictive tools to guide the management of oligometastatic castration-sensitive prostate cancer (omCSPC). METHODS: This is a multicenter retrospective study to assess the prognostic and predictive performance of a multimodal artificial intelligence biomarker (MMAI; the ArteraAI Prostate Test) in men with omCSPC (n = 222). The cohort also included 51 patients from the STOMP and ORIOLE phase 2 clinical trials which randomized patients to observation versus metastasis-directed therapy (MDT). MMAI scores were computed from digitized histopathology slides and clinical variables. Overall survival (OS) and time to castration-resistant prostate cancer (TTCRPC) were assessed for the entire cohort from time of diagnosis. Metastasis free survival (MFS) was assessed for the trial cohort from time of randomization. RESULTS: = 0.04. CONCLUSION: The ArteraAI MMAI biomarker is prognostic for OS and TTCRPC among patients with omCSPC and may predict for response to MDT. Further work is needed to validate the MMAI biomarker in a broader mCSPC cohort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».