摘要
对于接受新辅助治疗（NAT）的局部晚期胃癌（LAGC）患者，最佳随访策略仍不清楚。基于相对固定时间间隔的传统随访策略未能充分考虑复发风险的动态变化。本研究旨在利用动态规划（DP）技术开发一种个性化的术后随访策略，以根据患者的个体特征和动态复发风险来优化随访安排。本研究共纳入了2018年至2023年间在21家医疗中心接受新辅助治疗后手术治疗的3397名LAGC患者。通过使用随机生存森林模型整合多个预后指标，我们估算了个体患者的时间调整后累积风险。随后利用条件推断树将患者分为低风险、中等风险和高风险组。采用DP算法确定最佳的复发检测随访安排，并通过马尔可夫决策分析模型选出最具成本效益的随访策略。与指南推荐的策略相比，基于DP的策略显著缩短了平均延迟检测时间，尤其是在高风险组中。此外，成本效益分析表明，基于DP的策略实现了最佳的成本效益比。最后，我们确定低风险、中等风险和高风险组的最佳随访次数分别为9次、10次和13次。研究表明，基于DP的个性化随访策略显著提高了LAGC患者的复发检测效率和资源利用效率。这些发现凸显了DP算法在临床决策中的潜在价值，并为未来的个性化随访研究奠定了基础。
图形摘要
利益冲突
作者声明没有利益冲突。
数据可用性声明
所有源代码均公开存在于GitHub上（https://github.com/yang-z-03/gastric-followup）。如需进一步支持本研究结果的数据，可向通讯作者提出合理请求。
