Predicción basada en inteligencia artificial de la metástasis hepática en el cáncer colorrectal (un estudio retrospectivo)

Este estudio retrospectivo multicéntrico tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo multimodal de aprendizaje profundo para predecir el riesgo de metástasis hepática metacrónica en pacientes con cáncer colorrectal en estadio I-III tras una resección curativa. El modelo integrará imágenes de tomografía computarizada preoperatoria con contraste, imágenes histopatológicas digitalizadas de toda la lámina y datos clínicos y patológicos estándar.

El objetivo principal es evaluar el rendimiento discriminatorio del modelo, medido por el área bajo la curva ROC (AUC), y comparar su precisión predictiva con los factores pronósticos tradicionales, como la estadificación TNM y los niveles séricos de antígeno carcinoembrionario. Esta investigación utiliza datos de archivo existentes; no se requiere contacto ni intervención directa con los pacientes. El objetivo final es proporcionar una herramienta sólida y basada en datos para mejorar la estratificación del riesgo, lo que podría guiar potencialmente las estrategias de vigilancia personalizadas y las decisiones sobre la terapia adyuvante en el futuro.