直肠癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，其预后与肿瘤是否发生淋巴结转移（LNM）密切相关。准确评估术前淋巴结状态对于制定个体化治疗方案至关重要，这直接影响到患者的手术方式、是否需要新辅助治疗以及最终的生存率。
传统的影像学诊断方法，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和直肠内超声，在评估直肠癌淋巴结转移方面各有局限。MRI因其出色的软组织对比度，是目前术前评估的首选工具之一，但区分良性和恶性淋巴结仍然具有挑战性。病理活检虽然是金标准，但通常在术后进行，无法用于术前决策。
人工智能在直肠癌诊断中的潜力
近年来，人工智能（AI）在医学影像领域的应用展现出巨大潜力。特别是针对MRI数据的AI技术，已显示出在识别可能预示转移性淋巴结的细微影像学特征方面的能力。AI模型，尤其是深度学习算法，能够快速处理海量影像数据，从广泛的数据集中学习，并有望随着时间的推移提高预测准确性。此外，AI还有助于使图像解读标准化，减少不同临床医生之间的差异。
一项关于AI预测直肠癌淋巴结转移的荟萃分析
尽管AI前景光明，但其在直肠癌淋巴结转移预测中的实际诊断效能及其与经验丰富的放射科医生的比较，一直是临床关注的焦点。不同研究中报告的敏感性和特异性差异较大，引发了对其一致性和可靠性的质疑。为了系统评估这一问题，近期发表在《European Radiology》杂志上的一项荟萃分析，对现有基于MRI的AI预测直肠癌淋巴结转移的研究进行了汇总分析。
研究方法与结果
该研究系统检索了多个医学数据库，最终纳入了17项符合条件的研究，旨在通过大数据分析，得出更具统计学意义的结论。研究采用双变量随机效应模型计算了基于MRI的人工智能在检测直肠癌术前淋巴结转移方面的汇总敏感性、特异性和曲线下面积（AUC）。
分析结果显示：
- 基于MRI的人工智能在检测直肠癌术前淋巴结转移方面的汇总敏感性为0.71（95% 置信区间：0.66 – 0.74），特异性为0.71（95% 置信区间：0.67 – 0.75），曲线下面积（AUC）为0.77（95% 置信区间：0.73 – 0.80）。
- 与之相比，放射科医生的汇总敏感性为0.64（95% 置信区间：0.49 – 0.77），特异性为0.72（95% 置信区间：0.62 – 0.80），AUC为0.74（95% 置信区间：0.68 – 0.80）。
表 亚组分析和元回归分析
研究结论与未来展望
这项荟萃分析表明，基于MRI的人工智能在预测直肠癌淋巴结转移的诊断性能方面，与经验丰富的放射科医生相似。这为AI辅助临床诊断提供了初步证据。
然而，研究也指出，纳入研究之间存在较高的异质性（Heterogeneity），这可能影响结果的普遍性。因此，研究团队强调，在将AI广泛应用于临床实践之前，还需要更多高质量、特别是采用独立外部验证数据集的研究来进一步确认其稳定性和可靠性。
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原文出处：
Zhiqiang Bai,Lumin Xu,Zujun Ding,et al.Artificial intelligence in magnetic resonance imaging for predicting lymph node metastasis in rectal cancer patients: a meta-analysis.DOI:10.1007/s00330-025-11519-y
