九州大学的研究人员开发并验证了一种机器学习模型，该模型可以准确评估骨肉瘤(最常见的恶性骨肿瘤)的病理图像治疗后存活肿瘤细胞的密度。该模型可以评估单个肿瘤细胞对治疗的反应，并比传统方法更可靠地预测患者的总体预后。
手术和化疗显着改善了局限性骨肉瘤患者的预后。然而，患有晚期转移性疾病癌细胞已扩散到远处组织的阶段)的患者的存活率较低。经过手术和化疗的标准治疗后，评估患者的预后对于确定其后续的个体化治疗计划至关重要。然而，预测患者的治疗结果面临许多挑战。
目前，预后依赖于坏死率评估，其中涉及病理学家评估肿瘤内死亡组织的比例。不幸的是，这些方法受到病理学家评估之间差异的限制，并且可能无法准确预测治疗反应。
认识到需要更快、更准确的预测，共同第一作者、日本九州大学医学科学研究生院骨科外科系的 Kengo Kawaguchi 博士和 Kazuki Miyama 博士以及讲师 Makoto Endo 博士九州大学医院骨科外科教授和合作者利用人工智能 (AI) 进行更细致的评估。以Endo博士为首的多学科团队包括九州大学Ryoma Bise教授、Yoshinao Oda教授和Yasuharu Nakashima教授。