Badania pokazują, że sztuczna inteligencja może w niektórych przypadkach przewidywać raka trzustki

Rak trzustki jest jeden Niski Pięcioletnie wskaźniki przeżycia w przypadku każdego raka są niskie, po części dlatego, że powszechne jest późne wykrywanie. Czy sztuczna inteligencja może to zmienić?

Badania Badania przesiewowe AI dużych kohort pacjentów mogą umożliwić wcześniejszą diagnozę, prowadzącą do wcześniejszego i skuteczniejszego leczenia choroby, opublikowano w Nature Medicine w maju. W analizie narzędzie AI z powodzeniem wskazało osoby o wysokim ryzyku zachorowania na raka trzustki, patrząc wstecz na ich dokumentację medyczną, znajdując dowody na podwyższone ryzyko do trzech lat przed zdiagnozowaniem.

Naukowcy wykorzystali dane z dokumentacji medycznej pacjentów w Stanach Zjednoczonych i Danii w latach 1977-2020. Przyjrzeli się kohorcie 6,2 miliona duńskich pacjentów, z których 23 985 miało raka trzustki, oraz 3 miliony personelu wojskowego otrzymującego leczenie. Dzięki Veterans Affairs ostatecznie zidentyfikowano 3864 z nich.

Naukowcy wykorzystali model uczenia maszynowego do analizy danych, ucząc go przewidywania ryzyka raka na podstawie objawów i różnych kodów diagnostycznych w dokumentacji medycznej pacjentów.

Niektóre objawy związane z rokowaniem wysokiego ryzyka nie są tradycyjnie związane z rakiem trzustki. Kamienie żółciowe, cukrzyca typu 2, niedokrwistość i objawy żołądkowo-jelitowe, takie jak wymioty i ból brzucha, były powiązane z wyższym wynikiem ryzyka trzy lata przed diagnozą.

Naukowcy piszą, że w rzeczywistym scenariuszu model AI rozwinąłby raka trzustki u 320 na każde 1000 osób zidentyfikowanych jako osoby wysokiego ryzyka. Ukierunkowując nadzór na pacjentów wysokiego ryzyka, narzędzie może sprawić, że badania przesiewowe będą bardziej przystępne cenowo, piszą.

Obecnie amerykańska grupa zadaniowa ds. usług prewencyjnych tego nie robi rekomendacje Badania przesiewowe osób bezobjawowych w kierunku raka trzustki. Badania przesiewowe pacjentów wysokiego ryzyka związany z Istnieje jednak większa szansa na długoterminowe przeżycie.

„Narzędzie sztucznej inteligencji, które może skoncentrować się na osobach z grupy wysokiego ryzyka raka trzustki, które odniosłyby największe korzyści z badań, może znacznie przyczynić się do poprawy procesu podejmowania decyzji klinicznych” – powiedział współautor badania Chris Sander, biolog . Harvard Medical School Laboratorium W jednej wiadomości biologia jest poświęcona wykorzystaniu uczenia maszynowego i innych technologii do rozwiązywania problemów oswobodzenie.

READ  Należąca do NASA sonda SpaceX Crew-8 leci na orbitę w drodze na ISS

Stosowane na dużą skalę, takie narzędzie może wydłużyć życie i poprawić wyniki leczenia, powiedział Sander.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *