STUDIU. Un algoritm AI poate identifica anumite forme de cancer gastric și esofagian cu cel puțin de 3 ani înainte de apariția simptomelor
K-ECAN, un algoritm de învățare automată, poate identifica anumite forme de cancer gastric și esofagian cu cel puțin 3 ani înainte de apariția simptomelor, doar analizând dosarele electronice ale pacienților. Dispozitivul a dovedit o acuratețe mai mare decât modelele de screening recomandate de ghiduri, precum și decât alte instrumente deja validate (HUNT, Kunzmann). Informațiile provin dintr-un studiu publicat în jurnalul Gastroenterology care a inclus date medicale de la peste 10 milioane de participanți.
Algoritmul bazat pe inteligență artificială depistează cu precizie adenocarcinomul esofagian și adenocarcinomul de joncțiune esogastrică, ambele având rate ridicate de mortalitate. În prezent, toate ghidurile de screening pentru aceste tipuri de cancer se bazează pe prezența simptomelor bolii de reflux gastroesofagian (BRGE). Cu toate acestea, există un număr semnificativ de persoane cu BRGE care nu dezvoltă niciodată cancer, precum și persoane care au unul dintre aceste tipuri de adenocarcinom, însă nu au experimentat niciodată simptome BRGE.
Printre factorii de risc cu cea mai mare valoare predictivă s-au numărat: vârsta, esofagul Barrett și boala de reflux gastroesofagian. Pe lângă acestea, algoritmul K-ECAN a identificat și alți factori, mai puțin anticipați, precum: un nivel crescut al hematocritului, un nivel scăzut de colesterol HDL și crescut de colesterol LDL, un nivel scăzut de bicarbonat seric și un nivel crescut de globule albe.
„K-ECAN are capacitatea de a identifica persoanele aflate la risc de cancer esofagian sau al joncțiunii esogastrice, indiferent de prezența simptomatologiei BRGE. Vedem cum acest instrument poate fi integrat în dosarele electronice ale pacienților pentru a notifica medicul curant cu privire la un posibil risc crescut de cancer” – declară Dr. Joel Rubenstein, cercetător la Kettles VA Center și profesor de medicină internă la Michigan Medicine.
K-ECAN (Kettles Esophageal and Cardia Adenocarcinoma predictioN tool) a fost dezvoltat pe baza datelor medicale provenite de la peste 10 milioane de persoane din Statele Unite ale Americii. Informațiile pacienților includeau: diagnostice anterioare, analize de laborator, greutate, istoric medicamentos etc.
Baza de date din care s-au prelevat informațiile este Veterans Health Administration (VHA) Corporate Data Warehouse, fiind în final identificate 8.340 de persoane cu adenocarcinom esofagian și 2.965 de persoane cu adenocarcinom de joncțiune esogastrică. Algoritmul a fost antrenat folosind 50% din aceste date, urmând să fie validat pe alte 25% și testat pe ultimul lot de 25%.
În prezent, utilizarea algoritmilor de învățare automată sau deep learning în screening-ul diferitelor afecțiuni este intens cercetată. Nu numai că ar putea îmbunătăți procesul de identificare a persoanelor aflate la risc înalt de a dezvolta anumite boli, ci aceste instrumente digitale ar putea chiar înjumătăți volumul de muncă al medicilor. Integrarea algoritmilor AI/ML în practica medicală este încă la început, iar odată cu aprobarea Legii Inteligenței Artificiale în Uniunea Europeană, adoptarea și implementarea sistemelor bazate pe astfel de algoritmi vor fi înlesnite.
Citește și:
- #AACR23. Riscul de recidivă în cancerul endometrial, evaluat cu acuratețe printr-un algoritm AI care analizează imagini histopatologice
- #ESHG23. Eye2Gene: Diagnosticarea precisă a bolilor ereditare ale retinei cu ajutorul unui sistem de imagistică AI
- STUDIU. Riscul de cancer pancreatic, detectat cu 3 ani înaintea diagnosticului, pe baza unui algoritm AI