Badanie wykazało, że sztuczna inteligencja może w niektórych przypadkach wcześnie przewidzieć raka trzustki

Naukowcy wykorzystali dane z dokumentacji medycznej pacjentów w Stanach Zjednoczonych i Danii z lat 1977-2020. Przebadali grupę 6,2 miliona duńskich pacjentów, z których u 23 985 zdiagnozowano raka trzustki, oraz 3 miliony weteranów otrzymujących opiekę . Dzięki Veterans Affairs ostatecznie zdiagnozowano 3864 z nich.

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

Niektóre objawy związane z przewidywaniem wyższego ryzyka nie są tradycyjnie związane z rakiem trzustki. Kamienie żółciowe, cukrzyca typu 2, niedokrwistość i objawy żołądkowo-jelitowe, takie jak wymioty i ból brzucha, wszystkie zostały powiązane z wyższym wynikiem ryzyka do trzech lat przed diagnozą.

Naukowcy piszą, że w rzeczywistym scenariuszu około 320 na 1000 osób zidentyfikowanych przez model AI jako osoby wysokiego ryzyka zachorowałoby na raka trzustki. Napisali, że ukierunkowując nadzór na pacjentów wysokiego ryzyka, narzędzie może sprawić, że badania przesiewowe będą bardziej przystępne.

W tej chwili nie działa też amerykańska grupa zadaniowa ds. usług prewencyjnych polecić Badanie osób bezobjawowych w kierunku raka trzustki. Badanie pacjentów z grupy wysokiego ryzyka jest połączony Z większą szansą na przeżycie na dłuższą metę.

powiedział współautor badania, Chris Sander, biolog, który kieruje Harvard Medical School laboratorium Poświęcony wykorzystaniu uczenia maszynowego i innych technologii do rozwiązywania problemów biologicznych, w wiadomościach początek.

Sander powiedział, że jeśli zostanie szeroko zastosowany, może wydłużyć życie i poprawić wyniki leczenia.