AI kan berätta förmögenhet eller använda AI för att "beräkna sjukdom".
Bukspottkörtelcancer har alltid betraktats som "cancerns kung", vanligtvis "när den hittats är det sent". Om risken för bukspottkörtelcancer kan förutsägas 3 år i förväg är det utan tvekan en stor välsignelse för patienter med bukspottkörtelcancer.
Den 9 maj publicerade forskare från Köpenhamns universitet och Harvard Medical School en artikel i Nature Medicine och tränade en algoritm för djupinlärning som heter CancerRiskNet. Endast genom att förse AI med patientens elektroniska journaldata kan risken för pankreascancer beräknas. Denna algoritm kan förutsäga risken för bukspottkörtelcancer tre år innan den inträffar, vilket kan kallas AI:s "exakta spådom".
Dr. Yuan Bo, huvudförfattaren till tidningen, sa att systemet bara behöver anslutas till journalsystemet och inte behöver ytterligare datainsamling. Det förväntas att svårigheten att landa är låg och den är mer lämpad för storskalig marknadsföring
Inom klinisk medicin blir både läkare och patienter alltid bleka när de pratar om cancer i bukspottkörteln.
Bukspottkörtelcancer är en särskilt dödlig cancer. Överlevnaden för patienter över hela världen är bara cirka 20 % efter ett år och endast 7 % efter fem år. Förutom den höga dödligheten är cancer i bukspottkörteln extremt lömsk och sprider sig mycket snabbt. Vad som är mer listigt är att det vanligtvis inte har några tydliga symtom i ett tidigt skede. Därför är det inte ett skämt att den här typen av cancer "kommer sent när den hittas".
Den 9 maj 2023 introducerade forskare från Köpenhamns universitet, Harvard Medical School och andra institutioner artificiell intelligens algoritmer för att lösa problemet med tidig upptäckt och behandling av pankreascancer, vilket ger nytt hopp för förebyggande och behandling av pankreascancer. Den relevanta artikeln publicerades i Nature Medicine, med titeln: A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories.
Specifikt har forskargruppen utvecklat en djupinlärningsalgoritm, kallad CancerRiskNet, som kan förutsäga risken för patienter på grund av cancer i bukspottkörteln.
Träning och förutsägelse av bukspottkörtelcancerrisk från sjukdomsbana
För att verifiera algoritmens noggrannhet använde forskarna kliniska data från mer än 9 miljoner patienter från Danmark och USA, inklusive 24 000 fall av cancer i bukspottkörteln.
Karakteristika för patienter i USA och Danmark
Forskare använde elektroniska journaldata från patienter med pankreascancer för att träna CancerRiskNet och förutsäga risken för pankreascancer. AUC-värdet på testsetet nådde {{0}}.86 (ju närmare AUC-värdet var 1,0, desto högre äkthet för detektionsmetoden).
Jämfört med traditionell screening har AI-verktygens noggrannhet förbättrats med 50-300 gånger efter användning.
Dessutom, till skillnad från den vanligt använda avbildnings-AI, kräver denna studie endast att CancerRiskNet är anslutet till journalsystemet och kräver ingen ytterligare datainsamling. Om bilddata används måste det screenade objektet användas för CT, så om detta schema används i stor skala är svårigheten att implementera lägre och det är mer lämpligt för storskalig marknadsföring.
De nya rönen ger nya idéer och metoder för tidig upptäckt och förebyggande av cancer i bukspottkörteln. Dr. Yuan Bo, huvudförfattaren till uppsatsen, sa att det för närvarande inte finns någon pålitlig biomarkör eller screeningverktyg för att upptäcka tidig pankreascancer i bukspottkörteln. Syftet med denna forskning är att utveckla ett artificiell intelligensverktyg för att hjälpa kliniker att identifiera högriskgrupper av pankreascancer, så att dessa patienter kan dra nytta av tidig behandling.
Professor Sören Brunak i biologi vid Köpenhamns universitet konstaterade att många typer av cancer, särskilt de som är svåra att identifiera och behandla tidigt, orsakar oproportionerliga förluster för patienter, familjer och hela sjukvården. Artificiell intelligens baserad screening kommer att vara en möjlighet att förändra utvecklingsbanan för pankreascancer.
Chris Sander, seniorforskare vid Harvard Medical School, sa att den här typen av AI-verktyg kan rikta in sig på dem som har den högsta risken för cancer i bukspottkörteln. De kan dra mycket nytta av ytterligare tester, vilket i hög grad kommer att bidra till att förbättra det kliniska beslutsfattandet.
Man kan se att med hjälp av artificiell intelligens kan medicinsk personal inte bara hitta risken för bukspottkörtelcancer hos patienter i ett tidigt skede, förbättra överlevnadsgraden för patienterna, utan också noggrant rikta in sig på de "högriskgrupper" som behöver tätare screening och övervakning, för att förhindra sjukdomen innan den inträffar.
