MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.4240/wjgs.v17.i1.101772

Медицинская библиотека · World journal of gastrointestinal surgery · 2025

Machine learning and deep learning to improve prevention of anastomotic leak after rectal cancer surgery.

Celotto Francesco, Bao Quoc R, Capelli Giulia, Spolverato Gaya, Gumbs Andrew A

Редакционная статьяПеревод в очереди

Аннотация

Anastomotic leakage (AL) is a significant complication following rectal cancer surgery, adversely affecting both quality of life and oncological outcomes. Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly machine learning and deep learning, offer promising avenues for predicting and preventing AL. These technologies can analyze extensive clinical datasets to identify preoperative and perioperative risk factors such as malnutrition, body composition, and radiological features. AI-based models have demonstrated superior predictive power compared to traditional statistical methods, potentially guiding clinical decision-making and improving patient outcomes. Additionally, AI can provide surgeons with intraoperative feedback on blood supply and anatomical dissection planes, minimizing the risk of intraoperative complications and reducing the likelihood of AL development.

Для цитирования: Celotto Francesco, Bao Quoc R, Capelli Giulia, Spolverato Gaya, Gumbs Andrew A. Machine learning and deep learning to improve prevention of anastomotic leak after rectal cancer surgery.. World journal of gastrointestinal surgery. 2025. DOI: 10.4240/wjgs.v17.i1.101772.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.