I ricercatori hanno utilizzato i dati delle cartelle cliniche di pazienti negli Stati Uniti e in Danimarca dal 1977 al 2020. Hanno studiato un gruppo di 6,2 milioni di pazienti danesi, a 23.985 dei quali era stato diagnosticato un cancro al pancreas e 3 milioni di veterani che ricevevano cure . Attraverso Veterans Affairs, alla fine sono stati diagnosticati 3.864 di loro.
I ricercatori hanno utilizzato un modello di apprendimento automatico per analizzare i dati, insegnandogli a prevedere il rischio di cancro in base ai sintomi e a vari codici diagnostici trovati nelle cartelle cliniche dei pazienti.
Alcuni dei sintomi associati alla previsione di un rischio più elevato non sono tradizionalmente associati al cancro del pancreas. Calcoli biliari, diabete di tipo 2, anemia e sintomi gastrointestinali come vomito e dolore addominale sono stati tutti collegati a un rischio più elevato fino a tre anni prima della diagnosi.
In uno scenario reale, scrivono i ricercatori, circa 320 persone su 1.000 identificate dal modello AI come ad alto rischio andrebbero a sviluppare il cancro al pancreas. Hanno scritto che mirando alla sorveglianza dei pazienti ad alto rischio, lo strumento potrebbe rendere lo screening più accessibile.
In questo momento, nemmeno la Task Force dei servizi preventivi degli Stati Uniti consigliare Esame di individui asintomatici per cancro al pancreas. L’esame dei pazienti ad alto rischio è collegato Con maggiori possibilità di sopravvivenza a lungo termine.
ha detto il coautore dello studio Chris Sander, un biologo che dirige la Harvard Medical School laboratorio Dedicato all’uso dell’apprendimento automatico e di altre tecnologie per risolvere problemi biologici, nelle notizie lancio.
Se applicato ampiamente, ha affermato Sander, potrebbe prolungare la durata della vita e migliorare i risultati del trattamento.
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