Development and Validation of an Automated Pediatric Cancer Staging Calculator Using the Toronto Pediatric Cancer Stage Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric cancer stage at diagnosis is critical for prognosis and research comparisons. The Toronto Pediatric Cancer Stage Guidelines standardize staging across childhood malignancies . We developed a framework for automated staging of pediatric cancers. Methods: A structured staging schema was created. An extraction pipeline was implemented to orchestrate agents. The system ingests multi-disciplinary meeting notes, pathology reports, radiology findings, operative notes, and clinic documentation from the first 3 months after diagnosis. One agent identifies the cancer type and maps it to a Toronto diagnostic category, after which another agent applies the relevant staging logic; and a validation agent examines the stage and its logic against summarized documentations. We tested the tool on 500 pediatric cancer cases from our institutional registry. Cases outside the Toronto schema (e.g. acute myeloid leukemia and nasopharyngeal carcinoma, which have no stage per guidelines) were excluded, yielding 433 evaluable cases. Each case was processed independently in two runs. The outputs were compared to an expert consensus reference stage (ground truth) established by four pediatric oncologists. Results: The automated system matched the reference stage in 91.2% of cases overall. Per-run accuracy (compared to ground truth) was 93.8% for the first run and 88.7% for the second run. The two runs agreed on 89.8% of cases (Cohen’s κ=0.785, p<0.001). Accuracy dropped significantly when the validation agent flagged the stage and requested a recalculation. For stages obtained from the first attempt, accuracy was 97%; while for stages achieved on subsequent attempts, accuracy achieved 77%. Conclusion: We demonstrate the first automated staging system for pediatric cancers using standardized Toronto criteria. The tool showed high accuracy comparable to human experts and excellent consistency between independent runs. We identified a measurable metric (number of calculation attempts) that can flag problematic cases for further human analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».