연구: AI는 인간 의사보다 XNUMX년 앞서 췌장암을 예측할 수 있습니다.

연구: AI는 인간 의사보다 XNUMX년 앞서 췌장암을 예측할 수 있습니다.

타임 스탬프 : 9 년 2023 월 7 일 오전 29시 XNUMX 분
연구: AI는 인간 의사보다 3년 앞서 췌장암을 예측할 수 있습니다. PlatoBlockchain Data Intelligence. 수직 검색. 일체 포함.

월요일 네이처(Nature)에 발표된 연구에 따르면 AI 알고리즘은 췌장암을 스크리닝하고 인간 의사가 동일한 진단을 내리기 최대 XNUMX년 전에 환자가 질병에 걸릴지 여부를 예측할 수 있습니다.

췌장암은 치명적입니다. XNUMX년 생존률 평균 12퍼센트. 덴마크와 미국에서 일하는 학자 믿으세요 소프트웨어가 질병 발병 위험이 더 높은 환자를 안정적으로 예측할 수 있다면 AI는 초기 단계에서 췌장암을 감지하여 임상의를 도울 수 있습니다. 

연구원들은 덴마크 국립 환자 등록부와 미국 재향 군인회 기업 데이터 웨어하우스에서 얻은 수백만 개의 의료 기록에 대해 AI 알고리즘을 훈련했습니다. 이 모델은 진단 코드(다양한 의학적 상태를 설명하는 병원에서 사용하는 레이블)를 췌장암과 연관시키도록 훈련되었습니다.

예를 들어 황달, 복통 및 골반 통증, 체중 감소에 대한 일부 진단 코드는 질병과 더 밀접하게 관련되어 있습니다. 특히 진단 약 2개월 전에 환자에게서 발견되는 경우에는 더욱 그렇습니다. 췌장은 일반적으로 더 일찍 발견됩니다.

하버드 의과 대학 시스템 생물학과 연구실의 책임자이자 이 연구의 공동 선임 연구원인 크리스 샌더(Chris Sander)는 "암은 질병이 자리를 잡을 때까지 종종 수년에 걸쳐 상당히 천천히 인체에서 점진적으로 발전합니다. 말했다 등록.

"AI 시스템은 그러한 점진적인 변화와 관련될 수 있는 인체의 징후로부터 학습을 시도합니다."

“그러나 아직 초기 단계이며 AI 시스템이 합리적으로 정확한 예측을 할 수는 있지만 메커니즘이나 원인이 되는 사건을 식별할 수 없거나 현재 식별할 수 없습니다. 과학에서 종종 그렇듯이 상관관계는 예측에 유용하지만 인과관계를 확립하기는 훨씬 더 어렵습니다.”라고 그는 말했습니다.

변환기 기반 아키텍처를 기반으로 한 가장 효과적인 모델은 1,000세 이상의 고위험 환자 상위 50명 중 약 320명이 췌장암으로 발전할 것임을 보여주었습니다. 이 모델은 50세 미만의 환자에 대해 더 짧은 시간 간격에 비해 더 긴 시간 간격으로 췌장암을 예측하려고 할 때 정확도가 떨어집니다.

"실제 임상 기록의 AI는 지역 사회에서 암을 조기에 발견하고, 말기 암 치료에서 초기 암 치료로 초점을 전환하고, 환자의 삶의 질을 향상하고, 암 치료의 편익/비용 비율을 증가시킵니다.”라고 논문은 말합니다.

실제 환경에서 효과적인 예측은 환자의 병력의 질에 달려 있습니다. 췌장암에 대한 미래의 AI 기반 스크리닝 도구는 특정 지역 인구 데이터에 대해 교육을 받아야 할 것이라고 연구에서 발견했습니다. 예를 들어 덴마크 환자의 데이터로 훈련된 모델은 미국 환자에게 적용될 때 정확하지 않았습니다. 

“덴마크의 경험과 한 두 개의 미국 의료 시스템을 고려할 때 이는 조건과 시스템이 다른 각 국가에서 모델을 현지에서 재교육하는 것이 가장 좋다는 것을 의미합니다. AI를 훈련하려면 많은 데이터가 필요합니다. 의료 기록은 기밀로 유지되어야 하므로 다른 위치에서 액세스하는 것은 간단하지 않습니다. 따라서 현지 승인 및 데이터 보안이 필수적입니다.”라고 Sander는 말했습니다.

이 연구는 아직 초기 단계에 있으며 소프트웨어는 아직 스크리닝 프로그램을 실행하는 데 사용할 수 없습니다. 재판을 하기 전에 개선이 필요합니다. 

“감시 프로그램이 구현되면 소프트웨어를 적용하기 위한 실제 컴퓨팅 비용은 보통입니다. 교육은 상당한 컴퓨팅 리소스를 소비하는 것입니다. 암의 초기 징후를 보거나 아직 아주 작은 암을 발견하기 위한 실제 임상 검사는 비용이 많이 들며, 예를 들어 유방 X선 촬영보다 훨씬 비쌉니다.”라고 Sander는 덧붙였습니다. 

그럼에도 불구하고 팀은 기술이 향상되고 운영 비용이 감소함에 따라 AI가 미래에 귀중한 선별 도구가 될 수 있다고 믿습니다. 

Novo Nordisk Foundation의 질병 시스템 생물학 교수이자 연구 책임자인 Søren Brunak은 "많은 유형의 암, 특히 조기에 식별하고 치료하기 어려운 암은 환자, 가족 및 전체 의료 시스템에 불균형한 피해를 줍니다."라고 말했습니다. 이 연구의 공동 선임 연구원인 코펜하겐 대학의 단백질 연구 센터는 말했다 문한다. 

그는 "AI 기반 스크리닝은 성공 가능성이 가장 높을 때 조기에 진단하고 신속하게 치료하기 어려운 공격적인 질병인 췌장암의 궤적을 바꿀 수 있는 기회"라고 결론지었다. ®

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