Studie: KI kann Bauchspeicheldrüsenkrebs drei Jahre vor menschlichen Ärzten vorhersagen

Studie: KI kann Bauchspeicheldrüsenkrebs drei Jahre vor menschlichen Ärzten vorhersagen

Zeitstempel: 9. Mai 2023, 7:29 Uhr
Studie: KI kann Bauchspeicheldrüsenkrebs drei Jahre früher vorhersagen als menschliche Ärzte PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

Laut einer am Montag in Nature veröffentlichten Studie können KI-Algorithmen nach Bauchspeicheldrüsenkrebs suchen und vorhersagen, ob Patienten die Krankheit bis zu drei Jahre entwickeln werden, bevor ein menschlicher Arzt dieselbe Diagnose stellen kann.

Bauchspeicheldrüsenkrebs ist tödlich; das fünfjährige Überlebensrate durchschnittlich 12 Prozent. Akademiker, die in Dänemark und den USA arbeiten Glauben KI könnte Ärzten helfen, Bauchspeicheldrüsenkrebs in früheren Stadien zu erkennen, wenn die Software zuverlässig vorhersagen kann, bei welchen Patienten ein höheres Risiko besteht, an der Krankheit zu erkranken. 

Die Forscher trainierten KI-Algorithmen mit Millionen von Krankenakten, die im dänischen nationalen Patientenregister und im US Veterans Affairs Corporate Data Warehouse erhalten wurden. Die Modelle wurden darauf trainiert, Diagnosecodes – Etiketten, die von Krankenhäusern verwendet werden, um verschiedene Erkrankungen zu beschreiben – mit Bauchspeicheldrüsenkrebs zu korrelieren.

Einige Diagnosecodes für beispielsweise Gelbsucht, Bauch- und Beckenschmerzen, Gewichtsverlust stehen in engerem Zusammenhang mit der Krankheit – insbesondere wenn sie bei Patienten etwa sechs Monate vor der Diagnose gefunden werden – während andere wie Typ-2-Diabetes, Anämie oder Entzündungen sind die Bauchspeicheldrüse wird normalerweise früher gefunden.

„Krebs entwickelt sich allmählich im menschlichen Körper, oft über viele Jahre und ziemlich langsam, bis die Krankheit sich ausbreitet“, sagt Chris Sander, Co-Senior Investigator der Studie und Leiter eines Labors, das am Department of Systems Biology der Harvard Medical School arbeitet. erzählt Das Register.

„Das KI-System versucht, von Anzeichen im menschlichen Körper zu lernen, die sich auf solche allmählichen Veränderungen beziehen können.“

„Aber dafür steht es noch am Anfang, und obwohl das KI-System ziemlich genaue Vorhersagen treffen kann, kann es Mechanismen oder ursächliche Ereignisse nicht oder derzeit nicht identifizieren. Wie so oft in der Wissenschaft ist die Korrelation für Vorhersagen nützlich, aber die Kausalität ist viel schwieriger festzustellen“, sagte er.

Das effektivste Modell, das auf einer transformatorbasierten Architektur basiert, zeigte, dass von den 1,000 Patienten mit dem höchsten Risiko über 50 etwa 320 an Bauchspeicheldrüsenkrebs erkranken würden. Das Modell ist weniger genau, wenn versucht wird, Bauchspeicheldrüsenkrebs über längere Zeitintervalle im Vergleich zu kürzeren und für Patienten unter 50 Jahren vorherzusagen.

„KI auf realen klinischen Aufzeichnungen hat das Potenzial, einen skalierbaren Arbeitsablauf für die Früherkennung von Krebs in der Gemeinschaft zu schaffen, den Fokus von der Behandlung von Krebs im Spätstadium auf Krebs im Frühstadium zu verlagern, die Lebensqualität von Patienten zu verbessern und zu verbessern das Kosten-Nutzen-Verhältnis der Krebsbehandlung erhöhen“, heißt es in dem Papier.

Eine effektive Vorhersage in realen Umgebungen hängt von der Qualität der Krankengeschichten der Patienten ab. Zukünftige KI-basierte Screening-Tools für Bauchspeicheldrüsenkrebs müssen auf spezifische lokale Bevölkerungsdaten trainiert werden, so die Studie. Ein Modell, das beispielsweise auf Daten von dänischen Patienten trainiert wurde, war nicht so genau, wenn es auf US-Patienten angewendet wurde. 

„Angesichts der Erfahrungen in Dänemark und einem oder zwei US-Gesundheitssystemen bedeutet dies, dass es in jedem Land mit unterschiedlichen Bedingungen und unterschiedlichen Systemen am besten ist, das Modell lokal neu zu trainieren. KI benötigt viele Daten zum Trainieren. Der Zugriff an verschiedenen Orten ist nicht einfach, da Krankenakten vertraulich sind und vertraulich behandelt werden sollten. Daher sind lokale Genehmigungen und Datensicherheit von entscheidender Bedeutung“, sagte Sander.

Die Studie befindet sich noch in einem frühen Stadium, und die Software kann noch nicht zur Durchführung von Screening-Programmen verwendet werden. Verbesserungen sind erforderlich, bevor überhaupt eine Studie durchgeführt werden kann. 

„Sobald ein Überwachungsprogramm implementiert ist, sind die tatsächlichen Rechenkosten für die Anwendung der Software moderat. Das Training verbraucht beträchtliche Rechenressourcen. Die eigentlichen klinischen Tests, um frühe Anzeichen von Krebs zu sehen oder Krebs zu erkennen, wenn er noch sehr klein ist, sind kostspielig, viel teurer als beispielsweise Mammographien“, fügte Sander hinzu. 

Dennoch glaubt das Team, dass KI in Zukunft ein wertvolles Screening-Tool werden könnte, wenn sich die Technologie verbessert und die Betriebskosten sinken. 

„Viele Krebsarten, insbesondere solche, die schwer früh zu erkennen und zu behandeln sind, fordern einen unverhältnismäßigen Tribut von Patienten, Familien und dem Gesundheitssystem insgesamt“, sagte Søren Brunak, Professor für Systembiologie von Krankheiten und Forschungsdirektor bei der Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research an der Universität Kopenhagen, Co-Senior Investigator der Studie, sagte in einer Erklärung. 

„KI-basiertes Screening ist eine Gelegenheit, den Verlauf von Bauchspeicheldrüsenkrebs zu verändern, einer aggressiven Krankheit, die notorisch schwer früh zu diagnostizieren und umgehend zu behandeln ist, wenn die Erfolgschancen am größten sind“, schloss er. ®

Zeitstempel:

Mehr von Das Register