Din cuprinsul articolului
Un instrument de inteligență artificială (IA) a identificat cu succes persoanele cu cel mai mare risc de cancer pancreatic cu până la trei ani înainte de diagnosticare, folosind doar fișele medicale ale pacienților, potrivit unei noi cercetări.
Cancerul pancreatic este unul dintre cele mai mortale tipuri de cancer din lume, iar bilanțul său se preconizează că va crește.
Instrument revoluționar care identifică riscul de cancer pancreatic cu 3 ani înainte de diagnostic
Descoperirile, publicate în revista Nature Medicine, sugerează că screeningul populației bazat pe inteligență artificială ar putea fi valoros în găsirea celor cu risc crescut de boală și ar putea accelera diagnosticarea unei afecțiuni întâlnite prea des în stadii avansate când tratamentul este mai puțin eficient și rezultatele sunt sumbre.
În prezent, nu există instrumente bazate pe populație pentru depistarea generală a cancerului pancreatic. Cei cu antecedente familiale și anumite mutații genetice care îi predispun la cancer pancreatic sunt testați într-un mod țintit. Dar astfel de screening-uri direcționate pot rata alte cazuri care nu se încadrează în aceste categorii, au spus cercetătorii.
Un instrument de inteligență artificială care îi identifică pe cei cu cel mai mare risc de cancer pancreatic ar asigura testarea populației potrivite de către clinicieni, scutind în același timp testele inutile și procedurile suplimentare, au spus ei.
„Una dintre cele mai importante decizii cu care se confruntă clinicienii de zi cu zi este cine prezintă un risc mare de apariție a unei boli și cine ar beneficia de teste suplimentare, ceea ce poate însemna, de asemenea, proceduri mai invazive și mai costisitoare care implică propriile riscuri”, a spus Chris Sander, membru al facultății în Departamentul de Biologie a Sistemelor din Institutul Blavatnik de la Harvard Medical School.
„Un instrument AI care se poate concentra pe cei cu cel mai mare risc de cancer pancreatic, care beneficiază cel mai mult de testele ulterioare, ar putea contribui în mare măsură la îmbunătățirea procesului decizional clinic”, a adăugat Sander.
44% dintre pacienții diagnosticați în stadiile incipiente ale cancerului pancreatic supraviețuiesc la cinci ani după diagnostic
Aplicată la scară, o astfel de abordare ar putea accelera detectarea cancerului pancreatic, ar putea duce la un tratament timpuriu, ar îmbunătăți rezultatele și ar prelungi durata de viață a pacienților.
Aproximativ 44% dintre persoanele diagnosticate în stadiile incipiente ale cancerului pancreatic supraviețuiesc la cinci ani după diagnostic, dar doar 12% dintre cazuri sunt diagnosticate atât de timpuriu. Rata de supraviețuire scade la 2 până la 9% la cei ale căror tumori au crescut dincolo de locul lor de origine, estimează ei.
În noul studiu, algoritmul AI a fost antrenat pe două seturi de date separate, totalizând 9 milioane de dosare de pacienți din Danemarca și SUA. Cercetătorii „au cerut” modelului AI să caute semne indicatoare pe baza datelor conținute în înregistrări.
Pe baza combinațiilor de coduri de boală și a momentului de apariție a acestora, modelul a reușit să prezică ce pacienți sunt susceptibili de a dezvolta cancer pancreatic în viitor. În mod remarcabil, multe dintre simptome și codurile bolii nu au fost direct legate de pancreas sau decurg din acesta.
Cercetătorii au testat diferite versiuni ale modelelor de inteligență artificială pentru capacitatea lor de a detecta persoanele cu risc crescut de dezvoltare a bolii în diferite scale de timp – 6 luni, un an, doi ani și trei ani.
În general, fiecare versiune a algoritmului AI a fost substanțial mai precisă în a prezice cine va dezvolta cancer pancreatic decât estimările actuale ale incidenței bolii la nivelul întregii populații – definite ca frecvența cu care se dezvoltă o afecțiune într-o populație într-o anumită perioadă de timp.
Cercetătorii au spus că cred că modelul este cel puțin la fel de precis în prezicerea apariției bolii precum testele actuale de secvențiere genetică, care sunt de obicei disponibile doar pentru un subset mic de pacienți din seturile de date.
