Głębokie uczenie radiogramów bocznych odcinka piersiowo-lędźwiowego kręgosłupa oraz kliniczne czynniki ryzyka wystąpienia złamań kręgów: retrospektywne badanie kohortowe w jednym ośrodku

Podsumowanie

Wynik uzyskany dzięki głębokiemu uczeniu, wyekstrahowany z bocznych radiogramów odcinka piersiowo-lędźwiowego kręgosłupa, w połączeniu z klinicznymi czynnikami ryzyka, umożliwił dokładne przewidzenie wystąpienia złamań kręgów w ciągu dwóch lat. Model walidowany wewnętrznie wykazał lepszą dyskryminację, kalibrację, reklasyfikację oraz korzyść decyzyjną niż model kliniczny, co wspiera indywidualną stratyfikację ryzyka i wczesne strategie zarządzania profilaktycznego.

Streszczenie

Wczesna identyfikacja pacjentów z ryzykiem wystąpienia złamania kręgów pozostaje wyzwaniem, ponieważ rutynowa kliniczna ocena ryzyka nie oddaje w pełni miejscowej kruchości kręgosłupa. W tym jednocentrycznym retrospektywnym badaniu kohortowym oceniono, czy cechy głębokiego uczenia (DL) wyekstrahowane z wyjściowych radiogramów bocznych odcinka piersiowo-lędźwiowego poprawiają przewidywanie wystąpienia złamania kręgów w ciągu 2 lat w połączeniu z klinicznymi czynnikami ryzyka. Do badania włączono łącznie 2 173 pacjentów, których chronologicznie podzielono na kohortę pochodną (n = 1 449) i kohortę walidacji wewnętrznej (n = 724). Cechy DL wyprowadzono z wyjściowych radiogramów, a do wyboru predyktorów oraz budowy modelu klinicznego, modelu DL i modelu połączonego zastosowano regresję LASSO-Cox. Wydajność oceniono za pomocą korekty optymizmu metodą bootstrap, czasowej walidacji wewnętrznej, kalibracji, analizy krzywej decyzyjnej, zależnej od czasu poprawy reklasyfikacji netto (NRI), zintegrowanej poprawy dyskryminacji (IDI) oraz analiz wrażliwości. Z 2 048 kandydackich cech DL zatrzymano 5 do wygenerowania wyniku DL, który pozostał niezależnym predyktorem w modelu połączonym (HR 1,64, 95% CI 1,34–2,01; P < 0,001). W walidacji wewnętrznej model połączony osiągnął wskaźnik C-index wynoszący 0,759, 2-letnie AUC wynoszące 0,774 oraz 2-letni wynik Brier wynoszący 0,077, co było lepsze niż w modelu klinicznym, przy dobrej kalibracji (punkt przecięcia 0,012; nachylenie 0,972). W porównaniu z modelem klinicznym, model połączony poprawił również reklasyfikację (2-letnie NRI 0,316 w kohorcie pochodnej i 0,241 w walidacji) oraz dyskryminację (odpowiednio 2-letnie IDI 0,047 i 0,033; wszystkie P < 0,01) oraz zapewnił większą korzyść netto w analizie krzywej decyzyjnej. Analizy wrażliwości były zgodne z głównymi wynikami. Połączenie cech DL z radiogramów bocznych odcinka piersiowo-lędźwiowego z klinicznymi czynnikami ryzyka może umożliwić dokładniejsze, zindywidualizowane przewidywanie wystąpienia złamania kręgów w ciągu 2 lat.

Wprowadzenie

Złamanie kręgów jest jednym z najczęstszych typów osteoporotycznych złamań fragilnych, występującym szczególnie często w odcinku piersiowo-lędźwiowym. Może ono prowadzić do przewlekłego bólu, utraty wzrostu, deformacji kifotycznej, ograniczenia ruchomości oraz zwiększyć ryzyko ponownego złamania i pogorszyć rokowanie¹. W praktyce klinicznej znaczna część pacjentów nie wykazuje typowych objawów przed wystąpieniem złamania, a wiele przypadków jest identyfikowanych dopiero w badaniach obrazowych przeprowadzanych w ramach kontroli, co sugeruje, że opieranie się wyłącznie na objawach lub diagnozie retrospektywnej utrudnia terminowe przeprowadzenie p....

Protokół

Badanie to zostało przeanalizowane i zatwierdzone przez Komisję Etyki Medycznej Szpitala Ósmego Ludowego w Szanghaju (Shanghai Eighth People’s Hospital), Szanghaj, Chiny (numer zatwierdzenia 2026-102-03-02). Ponieważ badanie miało charakter retrospektywny, a wszystkie dane zostały zanonimizowane przed analizą, komisja etyczna zwolniła z obowiązku uzyskania świadomej zgody od pacjentów.

Projekt badania:

Typ badania

Badanie to było jednorodne retrospektywne badanie kohortowe, a baza danych została utworzona z wykorzystaniem danych z hospitalnego systemu ....

Wyniki

Proces tworzenia retrospektywnej kohorty oraz charakterystyka wyjściowa kohort

W okresie badania pobrano zapisy zdjęć rentgenowskich odcinka piersiowo-lędźwiowego w projekcji bocznej, a po usunięciu duplikatów do przesiewu zakwalifikowano 6 114 pacjentów. Po stopniowym wykluczeniu pacjentów w wieku < 50 lat, osób z istniejącymi złamaniami w punkcie wyjściowym oraz osób z niewystarczającym okresem obserwacji, ostatecznie włączono 2 173 pacjentów, w tym 1 449 w kohorcie wypro.......

Dyskusja

Model łączony zachował optymalną wydajność po korekcie optymizmu i czasowej walidacji wewnętrznej, co sugeruje, że cechy głębokiego uczenia z bocznej RTG odcinka piersiowo-lędźwiowego nie były jedynie powtórzeniem informacji klinicznych, lecz mogły dostarczyć niezależnych i weryfikowalnych dodatkowych informacji dla oceny ryzyka wystąpienia złamania kręgów w ciągu 2 lat. Jego znaczenie polega na włączeniu tła ogólnoustrojowej kruchości oraz lokalnej kruchości strukturalnej kręgosłupa do tego samego modelu predykcyjnego. .......

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
pakiet glmnet	CRAN	N/D	Wykorzystywany do analizy regresji LASSO-Cox.
ITK-SNAP	University of Pennsylvania / ITK-SNAP Project	N/D	Wykorzystywany do adnotacji ROI na obrazach bazowych.
pakiet mice	CRAN	N/D	Wykorzystywany do wielokrotnej imputacji.
Python	Python Software Foundation	wersja 3.10	Wykorzystywany do wstępnego przetwarzania obrazów i analizy głębokiego uczenia.
PyTorch	PyTorch Foundation / Linux Foundation	wersja 2.1	Wykorzystywany do opracowania modelu głębokiego uczenia i ekstrakcji cech.
R version	R Foundation for Statistical Computing	wersja 4.3.2	Wykorzystywany do analizy statystycznej.
pakiet rmda	CRAN	N/D	Wykorzystywany do analizy krzywej decyzji.
pakiet rms	CRAN	N/D	Wykorzystywany do opracowania modelu i analizy kalibracji.
pakiet survival	CRAN	N/D	Wykorzystywany do analizy regresji proporcjonalnego hazardu Coxa.
pakiet timeROC	CRAN	N/D	Wykorzystywany do analizy AUC zależnej od czasu.