目錄

一、引言

1.1 研究背景與意義

1.2 研究目的與方法

1.3 國內外研究現狀

二、大模型預測腎癌術前情況

2.1 基于影像組學的腎癌良惡性及分級預測

2.1.1 MRI 影像組學模型預測腎透明細胞癌分級

2.1.2 CT 影像深度學習模型鑒別腎腫物良惡性及侵襲性

2.2 大模型對手術風險及患者身體狀況評估

2.2.1 評估手術風險因素

2.2.2 預測患者對手術的耐受程度

三、大模型輔助腎癌術中方案

3.1 手術方案規劃

3.1.1 手術入路規劃

3.1.2 腎血管阻斷與腫瘤切除路徑規劃

3.2 實時手術導航與風險預警

3.2.1 術中實時導航

3.2.2 風險預警機制

四、大模型預測腎癌術后情況

4.1 術后復發風險預測

4.1.1 基于 SNP 位點的復發預測模型

4.1.2 結合臨床病理指標提高預測準確性

4.2 腎功能恢復預測

4.2.1 影響腎功能恢復的因素分析

4.2.2 預測模型構建與驗證

五、大模型預測腎癌并發癥風險

5.1 常見并發癥類型及風險因素

5.1.1 腎癌手術常見并發癥

5.1.2 風險因素分析

5.2 預測模型構建與應用

5.2.1 模型構建方法

5.2.2 模型在臨床中的應用案例

六、基于大模型預測的腎癌治療方案制定

6.1 手術方案制定

6.1.1 根據腫瘤特征和風險預測選擇術式

6.1.2 手術細節優化

6.2 麻醉方案制定

6.2.1 考慮患者個體差異和手術風險

6.2.2 麻醉藥物選擇與劑量調整

6.3 術后護理方案制定

6.3.1 一般護理措施

6.3.2 針對高風險患者的特殊護理

七、大模型預測的統計分析與技術驗證

7.1 統計分析方法

7.1.1 數據收集與整理

7.1.2 數據分析方法選擇

7.2 技術驗證方法

7.2.1 內部驗證

7.2.2 外部驗證

7.3 實驗驗證證據

7.3.1 動物實驗驗證

7.3.2 臨床實驗驗證

八、腎癌患者健康教育與指導

8.1 術前健康教育

8.1.1 疾病知識介紹

8.1.2 手術相關注意事項告知

8.2 術后康復指導

8.2.1 飲食與運動建議

8.2.2 定期復查與隨訪指導

九、結論與展望

9.1 研究總結

9.2 研究不足與展望

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一、引言

1.1 研究背景與意義

腎癌，作為泌尿系統中常見的惡性腫瘤之一，其發病率在全球范圍內呈逐漸上升趨勢。據統計，每年新增的腎癌病例數以萬計，嚴重威脅著人類的生命健康。早期腎癌通常缺乏典型癥狀，多數患者在體檢或因其他疾病檢查時偶然發現，這導致部分患者確診時已處于中晚期，錯過了最佳的手術治療時機。

目前，臨床上對于腎癌的診斷主要依賴于影像學檢查，如超聲、CT、MRI 等，以及組織病理學檢查。然而，這些傳統的診斷方法存在一定的局限性。影像學檢查雖然能夠發現腎臟的占位性病變，但對于腫瘤的良惡性判斷以及腫瘤的生物學行為預測存在一定的誤差；組織病理學檢查雖然是診斷腎癌的金標準，但屬于有創檢查，且獲取的組織樣本有限，可能無法全面反映腫瘤的特征。

在治療方面，手術切除是局限性腎癌的主要治療方法，包括根治性腎切除術和保留腎單位手術。然而，手術治療存在一定的風險，如出血、感染、腎功能損傷等，且術后仍有一定的復發率。對于晚期腎癌，目前主要采用靶向治療、免疫治療等綜合治療手段，但治療效果仍不盡人意，患者的生存率和生活質量有待提高。

隨著人工智能技術的飛速發展，大模型在醫學領域的應用逐漸成為研究熱點。大模型具有強大的數據處理和分析能力，能夠對海量的醫學數據進行學習和挖掘，從而發現潛在的規律和模式。將大模型應用于腎癌的預測，能夠整合患者的臨床特征、影像學數據、基因信息等多源數據，實現對腎癌的術前、術中、術后風險的精準預測，為制定個性化的治療方案提供依據。這不僅有助于提高腎癌的治療效果，降低手術風險和并發癥的發生率，還能改善患者的預后，提高患者的生活質量，具有重要的臨床意義和社會價值。

1.2 研究目的與方法

本研究旨在利用大模型技術，建立一套全面、精準的腎癌預測體系，實現對腎癌的術前、術中、術后風險的有效預測，并根據預測結果制定個性化的手術方案、麻醉方案、術后護理方案等，以提高腎癌的治療效果和患者的生活質量。

為了實現上述研究目的，本研究將采用以下研究方法：

案例分析法：收集大量的腎癌患者病例，包括患者的基本信息、臨床癥狀、影像學檢查結果、病理診斷結果、治療過程和預后情況等，對這些病例進行詳細的分析和總結，為大模型的訓練和驗證提供數據支持。

數據統計分析法：運用統計學方法對收集到的數據進行處理和分析，包括描述性統計分析、相關性分析、生存分析等，以了解腎癌患者的臨床特征和預后因素之間的關系，為建立預測模型提供理論依據。

實驗驗證法：將建立的大模型應用于實際的腎癌患者預測中，通過與傳統的預測方法進行對比，驗證大模型的預測準確性和可靠性。同時，對根據大模型預測結果制定的治療方案的臨床效果進行評估，進一步驗證研究的有效性。

1.3 國內外研究現狀

近年來，國內外學者在大模型預測腎癌方面開展了一系列的研究工作，并取得了一定的成果。在國外，一些研究團隊利用深度學習算法對腎癌的影像學數據進行分析，實現了對腎癌的良惡性判斷和腫瘤分期的預測。例如，某研究團隊開發了一種基于卷積神經網絡的模型，對腎癌的 CT 圖像進行分析，其診斷準確率達到了 [X]% 以上。此外，還有研究利用大模型對腎癌患者的基因數據進行分析，預測患者對靶向治療和免疫治療的反應，為個性化治療提供了依據。

在國內，相關研究也在積極開展。一些醫療機構與科研團隊合作，建立了腎癌的臨床數據庫，并利用大模型對數據庫中的數據進行挖掘和分析。例如，某團隊通過對大量腎癌患者的臨床數據和影像學數據進行整合分析，建立了腎癌術前風險預測模型，能夠準確預測患者的手術風險和預后情況。

然而，目前國內外的研究仍存在一些不足之處。一方面，大多數研究僅針對腎癌的某一個方面進行預測，如術前診斷、術后復發等，缺乏對腎癌術前、術中、術后全過程風險的綜合預測；另一方面，大模型在腎癌預測中的應用還面臨著數據質量不高、模型可解釋性差等問題，需要進一步的研究和改進。本研究將針對這些不足，開展深入的研究工作，旨在建立更加完善、準確的腎癌預測體系，為腎癌的臨床治療提供更有力的支持。

二、大模型預測腎癌術前情況

2.1 基于影像組學的腎癌良惡性及分級預測

腎癌的術前準確診斷對于治療方案的選擇和患者的預后至關重要。傳統的診斷方法主要依賴于醫生的經驗和主觀判斷，存在一定的局限性。隨著人工智能技術的發展，基于影像組學的大模型為腎癌的術前預測提供了新的思路和方法。影像組學是一種新興的技術，它能夠從醫學影像中提取大量的定量特征，這些特征可以反映腫瘤的生物學行為和病理特征，從而為腫瘤的診斷、分級和預后評估提供更準確的信息。通過將影像組學與大模型相結合，可以實現對腎癌的良惡性及分級的精準預測。

2.1.1 MRI 影像組學模型預測腎透明細胞癌分級

以嘉興市中醫醫院及嘉興市第二醫院的相關研究為例，該研究旨在構建一個基于多參數 MRI 影像組學模型，用于術前預測腎透明細胞癌（ccRCC）WHO - ISUP 病理分級。研究人員回顧性收集了 2017 年 1 月至 2022 年 1 月期間在兩家醫院收治的 79 例 ccRCC 患者的資料，這些患者均經手術證實為臨床分期為 T2 期以下的 ccRCC，且術前 1 個月內行腎臟或上腹部 MRI 增強檢查，術后病理報告有明確的腫瘤病理分級及病理分期。

在檢查方法上，嘉興市中醫醫院采用 GE HDE 1.5T MR 超導掃描儀，行 MRI 平掃 + 增強掃描，包括橫軸位 T1WI 快速容積采集（LAVA）平掃和增強序列，以及 DWI 序列；嘉興市第二醫院采用 GE HDxt 1.5T MR 超導掃描儀，掃描參數與嘉興市中醫醫院類似。

在病灶病理檢查方面，組織病理學的 WHO - ISUP 病理分級來自兩家醫院的病理學檢查報告，標本取自根治性腎切除術 28 例，腎部分切除術 51 例，并由一位高年資病理醫師對切片進行再次判讀，按 WHO - ISUP 分級標準將患者分為兩組，其中 I、II 級為低級別組，III、IV 級為高級別組。

在病灶分割及特征提取階段，所有 MRI 圖像從 PACS 系統導出，由具有 6 年診斷經驗的醫師 A 采用 ITK - SNAP3.8 進行沿著病灶輪廓完成三維感興趣區的手動勾畫，包括橫斷位 T1WI 門脈期、DWI。通過 Pyradiomics 包提取 2608 個影像組學特征，包括一階特征、形狀特征、灰度共生矩陣（GLCM）、灰度游程長度矩陣（GLRLM）、灰度大小區域矩陣（GLSZM）、相鄰灰度色差矩陣（NGTDM）及灰度依賴矩陣（GLDM）。1 個月后，由醫師 A 及另一位具有 9 年診斷經驗的醫師 B 隨機選取 40 例患者再次進行感興趣區勾畫，使用組內相關系數（ICC）來評估觀察者內及觀察者間分割提取特征的一致性，ICC＞0.75 認為一致性良好。

整個數據集以 7∶3 的比率隨機劃分為訓練組（n = 52）及驗證組（n = 27），所有影像組學特征均進行 Z - score 標準化處理。考慮到樣本的不平衡性，對訓練組的少量樣本進行上采樣，以實現標簽分布平衡。隨后對每個序列進行特征篩選，步驟如下：首先，在剔除 ICC＜0.75 的特征后，篩選出 P＜0.05 的特征；隨后，通過 Pearson 相關系數計算，選擇（|r|＞0.6）的影像組學特征，在每一組中去除平均絕對值較大的特征；最后對剩余的特征通過 Logistic 回歸分析建立模型。

通過 ROC 曲線下面積（AUC）、校準曲線、準確性、特異性、敏感性來評價影像組學模型在訓練組與驗證組的預測效能。結果顯示，高級別組的腫瘤最大徑大于低級別組（P＜0.05），兩組年齡、性別、發病部位、T 分期及血尿差異均無統計學意義。在組學特征降維方面，在濾過 ICC＜0.75 的特征后，初步保留 841 個來自增強 T1WI 序列、764 個來自 DWI 序列的影像組學特征進行一步分析，單因素分析后，保留 488 個增強 T1WI 特征及 418 個 DWI 特征；相關性分析后，兩個序列均只剩余 10 個組學特征。經 Logistic 回歸分析確定最優超參數，篩選出 5 個增強 T1WI 特征及 6 個 DWI 特征，并完成 3 個影像組學模型的構建，包括增強 T1 模型、DWI 模型及聯合模型（增強 T1 + DWI） 。該研究表明，基于 MRI 影像組學模型在術前預測腎透明細胞癌 WHO - ISUP 分級中具有一定的應用價值，為臨床治療方案的選擇提供了更準確的依據。

2.1.2 CT 影像深度學習模型鑒別腎腫物良惡性及侵襲性

復旦大學附屬中山醫院等團隊開展的一項研究，旨在利用術前多期相 CT 建立深度學習模型，以鑒別腎腫物的良惡性及侵襲性。隨著影像學檢查的逐漸普及，無癥狀腎腫物的檢出率逐年提高，準確判斷腎腫物的性質對后續治療方案的選擇至關重要。然而，目前腎腫物的術前診斷存在良惡性鑒別困難以及難以判斷腎癌惡性程度高低的問題。

為了解決這些痛點，該研究回顧性納入了復旦大學附屬中山醫院，浙江大學附屬第一人民醫院，張掖市人民醫院，泉州市人民醫院，復旦大學附屬中山醫院廈門醫院等國內六家醫院及腫瘤影像數據庫共 4557 例患者的 13261 套 CT 圖片。采用 2 個多期相神經卷積網絡分別構建了預測腎腫物良惡性及侵襲性的深度學習診斷模型。

在良惡性診斷方面，該模型在不同驗證隊列中 AUC 在 0.853 - 0.898 之間，在各個隊列中均較目前影像組學預測模型以及 RENAL 評分預測模型有著更好的預測效能，并在囊性腎癌、實性腎癌及小腎癌中均有著良好的表現。研究人員還將深度學習診斷模型和 7 名來自三家醫院的影像科醫生的診斷準確率進行比較，發現深度學習模型良惡性鑒別的準確率已經超越了其中 6 名影像科醫生的診斷準確率，并且在 AI 診斷模型的協助下，影像科醫生診斷準確率得到顯著提高。

在侵襲性判斷方面，識別侵襲性腎癌的深度學習模型同樣在各個驗證隊列中顯示了優于目前影像組學模型及 RENAL 評分預測模型的性能，在各個驗證隊列中 AUC 在 0.763 - 0.792 之間。在外部驗證隊列中，被深度學習模型預測為侵襲性的腎癌，其生存期較被預測為惰性的腎癌顯著縮短，并且侵襲性概率高低是患者生存結局的獨立不良預后因子，其對臨床轉歸的預測效能甚至高于 TNM 分期、WHO/ISUP 核分級系統等術后病理指標。

此外，生物信息學分析顯示侵襲性腎癌相較于惰性腎癌處于免疫抑制的微環境，其中有更高的 CD8+T 細胞和調節性 T 細胞浸潤。該研究成果為腎腫物的術前精準鑒別提供了新的方法，有助于臨床醫師制定更合理的治療方案，實現腎癌的精準化、個體化診療。

2.2 大模型對手術風險及患者身體狀況評估

2.2.1 評估手術風險因素

大模型在評估腎癌手術風險時，會綜合考慮多個關鍵因素。患者的病史是重要參考依據，包括既往疾病史，如是否患有心血管疾病、糖尿病等慢性疾病。若患者有心臟病史，手術過程中因麻醉、應激等因素，心臟負擔加重，可能引發心律失常、心肌梗死等嚴重心血管事件，增加手術風險；糖尿病患者術后感染風險較高，且血糖控制不佳會影響傷口愈合。

腫瘤特征同樣關鍵，腫瘤大小、位置、分期等信息對手術風險評估意義重大。較大的腫瘤可能侵犯周圍重要血管、組織和器官，增加手術切除難度與出血風險；腫瘤位于腎臟深部或靠近大血管，手術操作空間受限，易損傷周圍結構，導致嚴重并發癥。腫瘤分期反映其惡性程度與擴散范圍，晚期腫瘤常伴有轉移，手術不僅要切除原發灶，還需處理轉移灶，手術復雜性和風險顯著增加。

患者身體機能也是大模型重點評估內容，通過分析患者的體能狀態、營養狀況、肝腎功能等指標來判斷。體能狀態差的患者對手術耐受能力弱，術后恢復慢，易出現肺部感染、深靜脈血栓等并發癥；營養不良會影響傷口愈合與機體免疫力，增加感染風險；肝腎功能異常會影響藥物代謝和排泄，導致手術中藥物蓄積中毒，或術后肝腎功能進一步惡化。大模型通過對這些因素的綜合分析，能夠更準確地評估腎癌手術風險，為醫生制定手術方案和做好術前準備提供有力支持。

2.2.2 預測患者對手術的耐受程度

以一位 65 歲男性腎癌患者為例，患者有 10 年高血壓病史，血壓控制不穩定，長期服用降壓藥物；腫瘤直徑約 5cm，位于腎臟上極，與腎動脈關系密切，臨床分期為 T2N0M0；體能狀態一般，日常生活可自理，但活動耐力較差，營養狀況中等，肝腎功能基本正常，但腎小球濾過率輕度下降。

將患者的這些信息輸入大模型進行分析，大模型首先評估高血壓對手術的影響，考慮到血壓波動可能導致術中出血風險增加，以及高血壓引發的心腦血管并發癥風險。對于腫瘤特征，由于腫瘤大小和位置，手術切除難度較大，且靠近腎動脈，術中血管損傷風險高。患者體能狀態和營養狀況雖不至于嚴重影響手術，但活動耐力差提示心肺功能可能存在一定隱患。肝腎功能方面，腎小球濾過率輕度下降表明腎臟功能已有一定損傷，手術可能進一步加重腎臟負擔。

綜合各項因素，大模型預測該患者對手術的耐受程度為中等。基于此預測結果，醫生在術前采取了一系列措施來優化患者身體狀況，如調整降壓藥物，使血壓穩定在合理范圍；給予營養支持，改善患者營養狀況；密切監測肝腎功能，并制定術中保護腎功能的方案。手術過程中，醫生根據大模型的風險提示，謹慎操作，盡量減少對腎動脈的損傷，控制出血。最終，手術順利完成，患者術后恢復良好，未出現嚴重并發癥。這一案例充分展示了大模型在預測患者對腎癌手術耐受程度方面的重要作用，為臨床治療提供了科學依據，有助于提高手術成功率和患者預后質量。

三、大模型輔助腎癌術中方案

3.1 手術方案規劃

3.1.1 手術入路規劃

以中意團隊聯合研發的 Avatar 大模型為例，在面對一位有過兩次腹腔手術史的 44 歲男性腎癌患者時，Avatar 大模型發揮了關鍵作用。該患者的腎臟惡性腫瘤形態不規則，給手術帶來了極大的挑戰。在確定手術入路時，Avatar 大模型首先對患者既往的手術史、當前腫瘤的位置、周圍組織和器官的粘連情況等信息進行了全面分析。通過深度學習數萬例相關手術的影像學數據和臨床資料，模型從多種可能的手術入路中篩選出最適合該患者的方案 —— 無需進入腹膜腔的入路。這種入路方式可以有效降低手術時對腹腔臟器的損傷風險，為手術的成功奠定了基礎。在實際手術中，醫生依據 Avatar 大模型的建議，順利地避開了腹腔內可能存在的粘連組織，減少了手術過程中的意外情況發生，提高了手術的安全性和成功率 。

3.1.2 腎血管阻斷與腫瘤切除路徑規劃

在腎血管阻斷方式的規劃上，大模型同樣展現出強大的優勢。它會綜合考慮腫瘤的位置、大小、血供情況以及患者的腎功能狀況等因素。對于靠近腎門且血供豐富的腫瘤，大模型可能會建議采用選擇性腎動脈分支阻斷的方式，這樣既能減少術中出血，又能最大程度地保護腎功能。在規劃腫瘤切除路徑時，大模型會根據腫瘤的邊界、與周圍正常組織的關系以及可能的轉移路徑等信息，制定出精準的切除路徑。通過對大量病例的學習，大模型能夠識別出不同類型腎癌在切除過程中的關鍵風險點，并為醫生提供相應的應對策略。例如，對于一些邊界不清的腫瘤，大模型會提示醫生在切除時適當擴大切除范圍?