Utilidad clínica de un modelo pronóstico de IA basado en TC para segmentectomía en cáncer de pulmón de células no pequeñas

Antecedentes Actualmente, no existe ninguna herramienta para la estratificación del riesgo en pacientes que se someten a segmentectomía por cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC). Propósito Desarrollar y validar un modelo pronóstico de aprendizaje profundo (DL) utilizando tomografías computarizadas preoperatorias e información clínica y radiológica para la estratificación del riesgo en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas en estadio clínico IA que se someten a segmentectomía. Materiales y Métodos En este estudio retrospectivo de un solo centro, se realizó un aprendizaje por transferencia de un modelo preentrenado para la predicción de supervivencia en pacientes con NSCLC en estadio clínico IA que se sometieron a lobectomía desde enero de 2008 hasta marzo de 2017. El conjunto interno se dividió en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba según las asignaciones del conjunto de preentrenamiento. El modelo se probó en un conjunto de prueba independiente de pacientes con NSCLC en estadio clínico IA que se sometieron a segmentectomía desde enero de 2010 hasta diciembre de 2017. Su rendimiento pronóstico se analizó utilizando el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC) dependiente del tiempo, sensibilidad y especificidad para la libertad de recurrencia (FFR) a los 2 y 4 años, así como la supervivencia específica por cáncer de pulmón y la supervivencia general a los 4 y 6 años. La sensibilidad y especificidad del modelo se compararon con las de los criterios de elegibilidad del Grupo de Oncología Clínica de Japón (JCOG) para resección sublobar. Resultados El conjunto de preentrenamiento incluyó a 1756 pacientes. El aprendizaje por transferencia se realizó en un conjunto interno de 730 pacientes (edad media, 63 años IQR, 56–70 años; 366 hombres), y el conjunto de prueba de segmentectomía incluyó a 222 pacientes (edad media, 65 años IQR, 58–71 años; 114 hombres). El rendimiento del modelo para FFR a 2 años fue el siguiente: AUC, 0.86 (IC 95%: 0.76, 0.96); sensibilidad, 87.4% (7.17 de 8.21 pacientes; IC 95%: 59.4, 100); y especificidad, 66.7% (136 de 204 pacientes; IC 95%: 60.2, 72.8). El modelo mostró una mayor sensibilidad para FFR que los criterios de JCOG (87.4% frente a 37.6% 3.08 de 8.21 pacientes, P = .02), con una especificidad similar. Conclusión El modelo de DL basado en TC identificó a pacientes de alto riesgo entre aquellos con NSCLC en estadio clínico IA que se sometieron a segmentectomía, superando los criterios de JCOG. © RSNA, 2024 El material suplementario está disponible para este artículo.