Dự đoán Suy gan sau Cắt gan bằng Kiến trúc PILOT: Tích hợp các chỉ số sinh học tái tạo gan và Học máy theo giai đoạn thời gian

Giới thiệu: Thách thức của Suy gan sau Cắt gan

Suy gan sau cắt gan (PHLF) vẫn là biến chứng đáng ngại nhất sau phẫu thuật cắt gan lớn, là nguyên nhân chính gây ra tỷ lệ tử vong và tai biến sau phẫu thuật. Mặc dù có nhiều tiến bộ trong kỹ thuật phẫu thuật và chăm sóc tiền-mổ, tỷ lệ PHLF ở bệnh nhân cắt gan lớn do ung thư vẫn tiếp tục là thách thức lâm sàng đáng kể. Cơ chế bệnh sinh cơ bản của PHLF nằm ở sự mất cân đối giữa thể tích/chức năng của phần gan còn lại và nhu cầu chuyển hóa của cơ thể, thường bị làm nặng thêm bởi sự suy giảm khả năng tái tạo gan.

Các mô hình dự đoán truyền thống như điểm Child-Pugh, điểm MELD và các xét nghiệm chức năng gan tiền-mổ (ví dụ, thanh thải indocyanine green) cung cấp một bức tranh tổng quát về dự trữ gan nhưng thường không nắm bắt được tính chất động, nhạy cảm với thời gian của quá trình tái tạo gan và các thay đổi sinh lý xảy ra trong giai đoạn mổ và sau mổ sớm. Để bù đắp khoảng cách này, kiến trúc PILOT (Perioperative Integrated Liver-regeneration Optimized Time-phased) đã được phát triển, sử dụng học máy để tích hợp các chỉ số sinh học mới với dữ liệu lâm sàng theo thời gian.