AI가 진단 3년 전에 췌장암 위험을 예측하는 방법

모든 암 진단은 파괴적이지만 췌장암은 가장 어려운 것 중 하나입니다. 초기에 발견하기 어렵기 때문에 모든 암 중 가장 낮은 생존율 1 . 80%의 경우 환자는 4단계에서 진단됨 1 주어진 1년 살기 . 이제 점점 더 많은 가족들이 이 일격을 가했다 2 —그리고 연구원들은 64,000명 이상의 미국인이 췌장암 진단 올해.
그러나 새로운 과학은 AI 기반 도구는 췌장암 위험에 처한 사람들을 식별할 수 있습니다. 삼 의료 기록만을 사용하여 진단을 받기 최대 3년 전. 연구자들은 (개별 의사의 선견지명에 의존하는 대신) 데이터를 사용하여 위험에 처한 사람을 예측함으로써 이 도구가 조기 발견을 위한 길을 열어 더 많은 치료 옵션과 궁극적으로 환자의 수명을 연장할 수 있다고 믿습니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
AI가 암 위험을 감지하는 방법
이번 달 초에 발표된 연구에서 하버드 의과대학(HMS)과 코펜하겐 대학의 연구원들은 900만 건의 환자 기록에 대한 AI 도구 액세스 삼 덴마크 의료 시스템과 미국 VA 병원 전반에 걸쳐 그들은 진단 코드를 읽고 암 진단과 다른 기존 진단 사이의 패턴을 식별하는 도구를 훈련했습니다. 그런 다음 도구에 새로운 의료 기록 세트를 제공하고 각 환자의 기록을 식별하도록 요청했습니다. 췌장암 위험 3개월, 6개월, 1년, 2년, 3년 이내.
3 월 3 일 표지판
단기 위험을 평가할 때 이 도구는 불특정 황달, 담도계 질환, 복통 및 골반통, 체중 감소, 소화기 신생물과 같은 보다 분명한 진단 코드를 표시했습니다. 그러나 장기적인 위험을 평가하라는 요청을 받았을 때 도구는 다음과 같이 직접적으로 관련되지 않은 진단을 식별했습니다. 제2형 및 인슐린 비의존형 당뇨병 .
연구자들은 이 도구가 현재 인구 전체 추정치보다 더 정확하고 적어도 현재 이미 고위험으로 식별된 사람들에게만 제공되는 유전자 검사만큼 정확하다고 믿고 있습니다.
6 월 27 일 조디악 표지판
실험의 한 부분에서 연구자들은 도구에 100만 명의 실제 인구를 예로 들어 췌장암 위험이 가장 높은 1,000명의 환자를 식별하도록 요청했습니다. 선택한 1,000명 중 320명이 췌장암에 걸렸습니다. 그리고 선택된 환자 중 일부는 의사에 의해 고위험군으로 식별되었을 것이지만, 연구자들은 적어도 70명의 환자가 AI 도구에 의해 고위험군으로 새로 식별되었을 것이라고 믿고 있습니다.
조기 발견이 중요한 이유
우리의 현재 시스템은 비용이 많이 들고 침습적인 일련의 검사(CT 스캔, MRI, 생검 또는 내시경 초음파)를 위해 환자를 의뢰하는 개별 의사에 의존합니다. 유전적 변이의 가족력이 있거나 질병이 진행된 후에만 나타나는 증상 때문에 사람들은 일반적으로 검사를 받습니다.
이 새로운 도구는 환자 파일을 자동으로 고위험으로 표시하는 상대적으로 저렴한(완전히 비침습적) 방법을 제공하여 환자(일부는 의사가 고위험으로 식별하지 않았을 수 있음)가 검사를 받을 수 있는 기회를 제공합니다. . 크리스 샌더 박사 HMS의 Blavatnik Institute의 시스템 생물학과 교수진은 다음과 같이 말했습니다. 보도 자료 그러한 시스템이 조기에 탐지하고 치료 궁극적으로 환자의 수명을 연장합니다.
현재 상황에서 대부분의 사람들은 암이 4기에 도달할 때까지 췌장암 진단을 받지 않습니다. 5년을 더 사는 것은 단지 1~3% . 그러나 수술이 여전히 선택 사항인 초기 단계의 췌장암 진단을 받은 사람들의 경우, 5년 생존율 44%로 증가 , 최대 10%의 환자가 궁극적으로 완치되었습니다. 현재는 약 12%의 사례가 적발됨 이 일찍. 그러나 진단하기 최대 3년 전에 위험 요소를 식별하는 시스템이 환자에게 조기 발견에 더 나은 기회를 제공할 것이라는 것은 당연합니다.
3 월 3 일 조디악
테이크 아웃
췌장암은 치명적이며 치료할 수 있을 만큼 초기에 진단하기 어렵습니다. 새로운 AI 기반 도구는 의료 기록을 샅샅이 뒤져 암에 걸릴 위험이 더 높은 사람들을 식별할 수 있었습니다. 이 도구는 아직 초기 단계에 있지만 궁극적으로 췌장암 환자가 사용할 수 있는 치료 옵션을 개선할 수 있는 흥미로운 개발입니다.
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