AI može proricati sudbinu ili koristiti AI za "izračunavanje bolesti".
Rak pankreasa se oduvijek smatrao "kraljem raka", obično "kad se jednom nađe, kasno je". Ako se rizik od raka pankreasa može predvidjeti 3 godine unaprijed, to je nesumnjivo veliki blagoslov za pacijente s rakom gušterače.
Naučnici sa Univerziteta u Kopenhagenu i Medicinskog fakulteta Harvard objavili su 9. maja rad u Nature Medicine i obučili algoritam dubokog učenja pod nazivom CancerRiskNet. Rizik od karcinoma pankreasa može se izračunati samo pružanjem AI podataka iz elektronskog medicinskog kartona pacijenta. Ovaj algoritam može predvidjeti rizik od karcinoma gušterače tri godine prije nego što se pojavi, što se može nazvati AI-ovim "tačnim proricanjem sudbine".
Dr Yuan Bo, glavni autor rada, rekao je da sistem treba samo da bude povezan sa sistemom medicinske dokumentacije i da mu nije potrebno dodatno prikupljanje podataka. Očekuje se da je teškoća sletanja mala i da je pogodnija za promociju velikih razmera
U kliničkoj medicini i doktori i pacijenti uvijek blede kada govore o raku gušterače.
Rak pankreasa je posebno smrtonosan rak. Stopa preživljavanja pacijenata širom svijeta je samo oko 20% nakon jedne godine i samo 7% nakon pet godina. Pored visoke stope smrtnosti, rak pankreasa je izuzetno podmukao i vrlo se brzo širi. Ono što je lukavije je to što obično nema očigledne simptome u ranoj fazi. Stoga nije šala da ova vrsta raka "kasni kada se pronađe".
9. maja 2023. istraživači sa Univerziteta u Kopenhagenu, Medicinskog fakulteta Harvard i drugih institucija uveli su algoritme umjetne inteligencije za rješavanje problema ranog otkrivanja i liječenja raka gušterače, donoseći novu nadu za prevenciju i liječenje raka gušterače. Relevantni rad je objavljen u Nature Medicine, pod naslovom: Algoritam dubokog učenja za predviđanje rizika od raka gušterače iz putanje bolesti.
Konkretno, istraživački tim je razvio algoritam dubokog učenja, nazvan CancerRiskNet, koji može predvidjeti rizik za pacijente zbog raka pankreasa.
Obuka i predviđanje rizika od raka pankreasa od putanje bolesti
Da bi potvrdili tačnost algoritma, istraživači su koristili kliničke podatke o više od 9 miliona pacijenata iz Danske i Sjedinjenih Država, uključujući 24 000 slučajeva raka gušterače.
Karakteristike pacijenata u Sjedinjenim Državama i Danskoj
Istraživači su koristili podatke iz elektronskog medicinskog kartona pacijenata sa karcinomom gušterače kako bi obučili CancerRiskNet i predvidjeli rizik od raka pankreasa. AUC vrijednost na test setu je dostigla {{0}}.86 (što je AUC vrijednost bila bliža 1,0, to je veća autentičnost metode detekcije).
U poređenju sa tradicionalnim skriningom, preciznost AI alata je poboljšana za 50-300 puta nakon upotrebe.
Osim toga, za razliku od najčešće korištene AI za snimanje, ova studija zahtijeva samo da CancerRiskNet bude povezan sa sistemom medicinske dokumentacije i ne zahtijeva dodatno prikupljanje podataka. Ako se koriste slikovni podaci, ekranizirani objekat se mora koristiti za CT, pa ako se ova shema koristi u većim razmjerima, poteškoća implementacije je manja i pogodnija je za promociju velikih razmjera.
Nova otkrića pružaju nove ideje i metode za rano otkrivanje i prevenciju raka pankreasa. Dr Yuan Bo, vodeći autor rada, rekao je da trenutno ne postoji pouzdan biomarker ili alat za skrining za otkrivanje ranog karcinoma pankreasa pankreasa. Svrha ovog istraživanja je razviti alat umjetne inteligencije koji će pomoći kliničarima da identifikuju visokorizične grupe raka gušterače, tako da ovi pacijenti mogu imati koristi od ranog liječenja.
Profesor S ø ren Brunak sa biologije na Univerzitetu u Kopenhagenu izjavio je da mnoge vrste raka, posebno one koje je teško rano identificirati i liječiti, uzrokuju neproporcionalne gubitke pacijentima, porodicama i cjelokupnom zdravstvenom sistemu. Skrining baziran na umjetnoj inteligenciji bit će prilika da se promijeni putanja razvoja raka gušterače.
Chris Sander, viši istraživač sa Harvardske medicinske škole, rekao je da ova vrsta AI alata može ciljati one koji imaju najveći rizik od raka gušterače. Mogu imati velike koristi od daljnjih testova, što će uvelike pomoći u poboljšanju kliničkog donošenja odluka.
Vidi se da uz pomoć umjetne inteligencije medicinsko osoblje ne samo da može otkriti rizik od karcinoma gušterače kod pacijenata u ranoj fazi, poboljšati stopu preživljavanja pacijenata, već i precizno ciljati „skupine visokog rizika“ koje trebaju češći skrining i praćenje, kako bi se spriječila bolest prije nego što se dogodi.
