Már öt évvel a hivatalos diagnózis előtt is azonosíthatja a hólyagrák kialakulásának kockázatát egy új mesterségesintelligencia-alapú rendszer. A kutatók szerint a technológia olyan egészségügyi adatokban rejlő összefüggéseket is azonosíthat, amelyek segíthetnek a betegség korábbi felismerésében és a célzottabb betegellátásban.
Egy új mesterséges intelligencia-rendszer akár öt évvel a hivatalos diagnózis előtt képes lehet azonosítani a hólyagrák kialakulására utaló jeleket.
A Plymouthi Egyetem kutatói által fejlesztett technológia több tízezer beteg egészségügyi adatait elemzi és olyan összefüggéseket is felismerhet, amelyek a hagyományos vizsgálatok során rejtve maradnak.
A hólyagrák világszerte évente mintegy 220 ezer ember haláláért felelős, miközben a betegség felismerése sok esetben nehéz.
A tünetek – például a vizeletben megjelenő vér – ugyanis más problémák, így vesekő vagy prosztatabetegség miatt is jelentkezhetnek. A biztos diagnózishoz jelenleg gyakran cisztoszkópiára van szükség, amely invazív beavatkozás.
Több tízezer beteg adatait vizsgálta a mesterséges intelligencia
A Shang-Ming Zhou professzor vezette kutatócsoport közel 70 ezer beteg 1995 és 2020 között rögzített egészségügyi adatait elemezte.
A kutatók saját fejlesztésű PRECISE-AGZ rendszerükkel 48 261 lehetséges egészségügyi jelzőt vizsgáltak, majd ezek közül 38 olyan tényezőt azonosítottak, amelyek összefüggést mutattak a hólyagrák kockázatával.
Olvasd el: Kiújul a vastagbélrák? Előrejelzi a mesterséges intelligencia
A rendszer a vizsgálatok szerint a hólyagrákos betegek 85 százalékát helyesen azonosította, míg a rákban nem szenvedők 91 százalékát megfelelően sorolta a negatív csoportba. A mesterséges intelligencia egyes esetekben már akár öt évvel a diagnózis előtt olyan jeleket talált, amelyek később a betegség kialakulásával hozhatók összefüggésbe.
A technológia nemcsak az ismert kockázati tényezőket, például a dohányzást és a véres vizeletet vizsgálta. Olyan összefüggésekre is felhívta a figyelmet, amelyek további kutatásokat igényelnek. Például a Parkinson-kórral vagy demenciával élőknél alacsonyabb, míg a tamoxifent hosszú ideig szedőknél magasabb hólyagrákkockázatot jelzett. A kutatók hangsúlyozzák, hogy ezekből az eredményekből nem lehet ok-okozati kapcsolatot megállapítani.
Kevesebb invazív vizsgálatot jelenthet
A mesterséges intelligencia a betegeket három kockázati csoportba is képes sorolni: alacsony, bizonytalan és magas kockázatú kategóriába. Ez a jövőben segíthet abban, hogy az orvosok elsősorban azoknál alkalmazzák a további, invazív vizsgálatokat, akiknél nagyobb a betegség valószínűsége.
„A hólyagrák esetében komoly, kielégítetlen igény mutatkozik a korai felismerésre, ezért egy ilyen szűrőeszköz lehetősége rendkívül izgalmas a betegek és családjaik számára” – mondta Dr. Helen Winter, a SWAG Cancer Alliance klinikai igazgatója.
Szerinte a technológia pontosabban azonosíthatja a magasabb kockázatú embereket, miközben csökkentheti az invazív beavatkozásokból eredő terheket és korábban fedezheti fel a betegséget.
Xu Wang doktorandusz, aki az adatelemzést vezette, úgy fogalmazott: rendszerük messze túlmutat a hagyományos tüneteken.
A kutató szerint a gyógyszerszedési előzmények és látszólag egymástól független egészségi állapotok együttes vizsgálata olyan mintázatokat fedhet fel, amelyek a hagyományos szűrés számára láthatatlanok.
További vizsgálatokra van szükség
A kutatók szerint a technológia ígéretes, azonban még nem áll készen arra, hogy széles körben alkalmazzák a betegellátásban.
Az eddig elemzett adatok ugyanis egy walesi egészségügyi adatbázisból származtak, ezért más egészségügyi rendszerek adataival is ellenőrizni kell a modell teljesítményét.
„Ez a munka paradigmaváltást jelenthet a hólyagrák precíziós szűrésében” – mondta Zhou professzor. Hozzátette: az értelmezhető gépi tanulás és az átfogó egészségügyi adatok kombinációjával közelebb kerülhetnek ahhoz, hogy a betegséget annak legkorábbi, még jobban kezelhető szakaszában felismerjék. Ugyanakkor további kutatások szükségesek a rendszer különböző egészségügyi rendszerekben történő validálásához és az AI által feltárt összefüggések pontos értelmezéséhez.
A fejlesztés így egyelőre nem új diagnosztikai módszerként, hanem egy ígéretes mesterségesintelligencia-alapú kockázatbecslő eszközként értékelhető. Ha a további vizsgálatok is megerősítik az eredményeket, a technológia idővel hozzájárulhat a hólyagrák korábbi felismeréséhez, és ezáltal a betegek esélyeinek javításához.
Forrás: medicalxpress
B.A.
