Machine Learning for Preoperative Assessment and Postoperative Prediction in Cervical Cancer: Multicenter Retrospective Model Integrating MRI and Clinicopathological Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Machine learning (ML) has been increasingly applied to cervical cancer (CC) research. However, few studies have combined both clinical parameters and imaging data. At the same time, there remains an urgent need for more robust and accurate preoperative assessment of parametrial invasion and lymph node metastasis, as well as postoperative prognosis prediction. Objective: The objective of this study is to develop an integrated ML model combining clinicopathological variables and magnetic resonance image features for (1) preoperative parametrial invasion and lymph node metastasis detection and (2) postoperative recurrence and survival prediction. Methods: Retrospective data from 250 patients with CC (2014-2022; 2 tertiary hospitals) were analyzed. Variables were assessed for their predictive value regarding parametrial invasion, lymph node metastasis, survival, and recurrence using 7 ML models: K-nearest neighbor (KNN), support vector machine, decision tree, random forest (RF), balanced RF, weighted DT, and weighted KNN. Performance was assessed via 5-fold cross-validation using accuracy, sensitivity, specificity, precision, F1-score, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The optimal models were deployed in an artificial intelligence-assisted contouring and prognosis prediction system. Results: Among 250 women, there were 11 deaths and 24 recurrences. (1) For preoperative evaluation, the integrated model using balanced RF achieved optimal performance (sensitivity 0.81, specificity 0.85) for parametrial invasion, while weighted KNN achieved the best performance for lymph node metastasis (sensitivity 0.98, AUC 0.72). (2) For postoperative prognosis, weighted KNN also demonstrated high accuracy for recurrence (accuracy 0.94, AUC 0.86) and mortality (accuracy 0.97, AUC 0.77), with relatively balanced sensitivity of 0.80 and 0.33, respectively. (3) An artificial intelligence-assisted contouring and prognosis prediction system was developed to support preoperative evaluation and postoperative prognosis prediction. Conclusions: The integration of clinical data and magnetic resonance images provides enhanced diagnostic capability to preoperatively detect parametrial invasion and lymph node metastasis detection and prognostic capability to predict recurrence and mortality for CC, facilitating personalized, precise treatment strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».