Artificial intelligence – assisted three-dimensional preoperative planning in liver tumor surgery: a comparative real-world study

РЕЦЕНЗЕНТ А / REVIEWER A

ПЕРВЫЙ РАУНД РЕЦЕНЗИРОВАНИЯ / FIRST ROUND OF PEER-REVIEW

Представленная к рецензированию статья посвящена актуальной и практически значимой проблеме – внедрению цифровых технологий, а именно искусственного интеллекта (ИИ) и трёхмерного (3D) моделирования, в комплексный процесс диагностики и хирургического лечения пациентов с очаговыми образованиями печени. Работа носит комплексный характер, включая разработку программного обеспечения (HepatoScan AI), создание алгоритма 3D-планирования, предложение оригинальной классификации TROPH-L и их клиническую апробацию. 
 Актуальность исследования не вызывает сомнений. Новизна работы значительна. Авторы не просто применяют существующие инструменты, а представляют собственную систему поддержки принятия решений (HepatoScan AI) и оригинальную классификацию TROPH-L для стратификации риска.
 Исследование проведено на выборке в 204 пациента, которая формально является репрезентативной, однако возникает вопрос по поводу показаний для хирургического лечения кист и гемангиом печени, составляющих подавляющую часть нозологий; необходимо отдельно и подробно обосновать показания для хирургического лечения этих пациентов, так как в настоящее время хирургическое лечение этих заболеваний выполняется достаточно редко.
 Дизайн исследования (сравнение ретроспективной и проспективной когорт) в целом адекватен для оценки эффективности нового метода. Использованная литература актуальна. 

 В процессе рецензирования возникли следующие замечания/комментарии:

1. 1. Во введении стоит отметить, что статья касается не только злокачественных очаговых образований печени, но и доброкачественных
   2. Дизайн исследования: сравнение ретроспективной когорты (2021-2023 гг.) с проспективной (2023-2025 гг.) может внести некоторые искажения в результаты, не связанные с внедрением технологий (например, общее совершенствование хирургической техники, изменение протоколов ведения больных). Целесообразно в разделе «Обсуждение» более детально оговорить это ограничение. 
      Описание хирургических групп: в таблице 2 представлены демографические и коморбидные показатели, но отсутствует критически важная информация о сравнительных характеристиках самих опухолей (размеры, локализация, количество и т.д.) между группами до лечения. Указано, что в группе 2 средний размер опухоли был несколько больше, но нет сводной таблицы с распределением по размерам, мультифокальности, стадиям (для злокачественных процессов). Без этого сложно оценить сравнимы ли были эти вмешательства по сложности. Какие операции выполняли по поводу кист (если фенестрации, то их неправомочно включать в исследование)? Применялся ли маневр Прингла (одинаково часто в обеих группах?), какую технику использовали при диссекции паренхимы печени? В статье логично дать информацию о характере послеоперационных осложнений и причинах летальности.
      Необходимо дополнить статью таблицей, где будут представлены данные о размерах опухолей, их количестве (одиночные/множественные), нозологии (с детализацией для злокачественных: стадия, степень дифференцировки) и, по возможности, ретроспективная оценка сложности по TROPH-L для группы 1. Это значительно усилит убедительность выводов.
   3. Воспроизводимость и описание 3D-моделирования. Раздел, посвященный алгоритму 3D-моделирования, описывает полуавтоматическую сегментацию сосудов. Не указано, кто и с какой воспроизводимостью проводил эту сегментацию, требовалась ли коррекция результатов ИИ-сегментации паренхимы и опухоли. Имеет смысл кратко указать, кем (хирург, рентгенолог, инженер) и на основании каких критериев проводилась доработка моделей. Можно указать среднее время, затрачиваемое на создание одной 3D-модели.
   4. Интерпретация результатов. Некоторые выводы звучат несколько категорично (например, «повышает качество диагностики, безопасность и эффективность»). Часть результатов, хотя и демонстрирует четкие тенденции (снижение осложнений, летальности, увеличение R0), однако, не везде удалось достичь статистической значимости, вероятно, из-за объема выборки. Целесообразно скорректировать формулировки выводов, сделав их более соответствующими полученным данным. Например: «Внедрение комплекса технологий продемонстрировало достоверное улучшение интраоперационных показателей и точности диагностики, а также показало клинически значимую тенденцию к повышению радикальности операций и снижению частоты послеоперационных осложнений».
   5. Оформление: в статье встречаются опечатки, что требует коррекции. Необходимо проверить соответствие объема текста техническим требованиям журнала.

   В целом, статья является серьезной, научно обоснованной и практико-ориентированной работой. Авторы продемонстрировали не только возможность, но и определенные преимущества интеграции цифровых технологий в реальную клиническую практику хирургии печени. Полученные результаты имеют высокую ценность для отечественного здравоохранения. После устранения указанных недостатков необходимо повторное рецензирование статьи.

    

   ЗАКЛЮЧЕНИЕ: переработка и повторное рецензирование.

    

   ВТОРОЙ РАУНД РЕЦЕНЗИРОВАНИЯ/ SECOND ROUND OF PEER-REVIEW

    

   Авторы подготовили обновленный вариант статьи с внесенными исправлениями в соответствии с замечаниями. В представленном варианте в статье устранены недочеты, даны пояснения по неоднозначным аспектам (см. первичную рецензию).

   Рукопись может быть принята к публикации.

    

    

    

    

    

   РЕЦЕНЗЕНТ B / REVIEWER B

    

   Инициалы / Initials	1369_В
   Научная степень / Scientific degree	Доктор медицинских наук / Dr. of Sci. (Medicine)
   Страна/территория / Country/Territory	Россия / Russian
   Дата рецензирования / Date of peer-review	07.11.2025
   Число раундов рецензирования / Number of peer-review rounds	1
   Финальное решение / Final decision	принять к публикации / accept

    

    

   ПЕРВЫЙ РАУНД РЕЦЕНЗИРОВАНИЯ / FIRST ROUND OF PEER-REVIEW

    

   В представленной статье исследовано влияние интеграции технологий искусственного интеллекта и трёхмерного моделирования на качество диагностики и результаты хирургического лечения больных с объемными образованиями печени.

   Проведено клиническое исследование 204 пациентов, разделённых на две группы: ретроспективную (n = 100), проходивших лечение по стандартной тактике и проспективную (n = 104), где применялись HepatoScan AI и трехмерное предоперационное моделирование разработанная система для поддержки принятия врачебных решений. Система обеспечивала автоматическую сегментацию структур печени и очагов по данным КТ с контрастированием. Использован алгоритм 3D-моделирования с расчётом объёма остаточной печени. Проведена стратификация пациентов на условные категории сложности оперативного вмешательства по классификации TROPH-L, объединяющей морфологические и топографо-анатомические параметры опухоли.

   В группе с применением ИИ и 3D-планирования отмечено повышение точности предоперационной диагностики, сокращение длительности операций и объёма кровопотери, а также тенденция к снижению частоты послеоперационных осложнений и отсутствие летальных исходов. Система TROPH-L позволила объективизировать оценку анатомических особенностей и предвидеть отдельные сложности вмешательства и запланировать тактику их избежания.

   Впервые продемонстрировано влияние объединения ИИ и 3D-моделирования на непосредственные хирургические результаты. Это повышает качество диагностики, безопасность и эффективность хирургических вмешательств при опухолях печени. Система HepatoScan AI и классификация TROPH-L демонстрируют высокий потенциал для широкого внедрения в клиническую практику и формирования цифровых стандартов предоперационного планирования.

   Статья безусловно представляет большой интерес для хирургов-гепатологов. 

    

РЕКОМЕНДАЦИИ НАУЧНЫХ РЕДАКТОРОВ ЖУРНАЛА / RECOMMENDATIONS OF THE SCIENTIFIC EDITORS OF THE JOURNAL

Название: уточнить название статьи, отразив дизайн исследования и реальную клиническую практику, избегая чрезмерно общих формулировок.

Метаданные: актуализировать список авторов (включая добавление/исключение соавторов), согласовать порядок и роли. Привести аффилиации к журнальному стандарту: нумерация учреждений, полные названия, адреса.

Переписать аннотацию в формате «Цель – Материалы и методы – Результаты – Заключение» с указанием основных числовых показателей и p‑значений.

Пересмотреть ключевые слова: включить терминологию, релевантную индексируемым базам (КТ, сегментация, хирургические исходы, системы поддержки принятия решений, TROPH‑L и т.п.).

Согласовать русскую и английскую аннотации по структуре, формулировкам цели и ключевым результатам.

Дисклеймеры: оформить разделы «Этика», «Конфликт интересов», «Финансирование», «Благодарности», «Доступ к данным» по шаблону журнала (с точным указанием протокола ЭК и реквизитов НИОКТР/проекта).

Унифицировать терминологию и сокращения (ИИ, КТ, 3D, TROPH‑L, R0‑резекция и т.д.), обеспечить первое расшифровывание в тексте и отдельный список аббревиатур.

Введение

Сократить введение, убрав дублирующие и обзорные фрагменты, сфокусироваться на клинической проблеме и обосновании именно данного дизайна исследования.

Четко сформулировать цель исследования в конце введения в терминах диагностической и клинической эффективности HepatoScan AI + 3D‑планирования.

Материалы и методы

Скорректировать раздел «Материалы и методы» на логичные подразделы (разработка алгоритма, TROPH‑L, 3D‑моделирование, дизайн, набор пациентов, статистика).

Сократить низкоуровневые технические детали (версии библиотек, параметры обучения нейросети), оставив только ключевые методологические характеристики и ссылку на предыдущую публикацию с полным описанием.

Чётко описать критерии включения/невключения, принципы формирования проспективной и ретроспективной когорт, а также метод подбора контрольной группы.

Дописать/уточнить раздел расчёта размера выборки (ожидаемый эффект, α, мощность, требуемое n на группу).

Стандартизировать описание статистических методов (критерии, пакеты, анализ AUROC, сравнение ROC‑кривых, уровень значимости).

Представление результатов

Перенести ключевые числовые данные в таблицы (демография, TROPH‑L, диагностические метрики, хирургические показатели, осложнения) и сократить описательный текст до интерпретации.

Привести формулировки к статистически корректным: явно указывать, где различия значимы, а где речь идет только о тенденции.

Обновить подписи таблиц и рисунков, обеспечить единообразную нумерацию и разъяснение всех аббревиатур в подписях или сносках.

Обсуждение и заключение

Переписать обсуждение с акцентом на собственные результаты и их сопоставление с данными литературы, минимизировать повторение текста результатов.

Смягчить чрезмерно категоричные формулировки («впервые» и т.п.), заменить их на более корректные («соответствует данным», «подтверждает потенциал»).

Сформулировать заключение как краткий ответ на цель исследования: что показано, для каких пациентов, какое практическое значение и какие требуются дальнейшие шаги (например, многoцентровая валидация).

Отредактировать русскую и английскую части на предмет стилистики: убрать разговорные обороты, привести язык к академическому стандарту журнала.