AI kan fortelle formue eller bruke AI til å "beregne sykdom".
Bukspyttkjertelkreft har alltid vært ansett som "kreftens konge", vanligvis "når den er funnet, er det sent". Hvis risikoen for kreft i bukspyttkjertelen kan forutsies 3 år i forveien, er det utvilsomt en stor velsignelse for pasienter med kreft i bukspyttkjertelen.
9. mai publiserte forskere fra Københavns Universitet og Harvard Medical School en artikkel i Nature Medicine og trente en dyp læringsalgoritme kalt CancerRiskNet. Bare ved å gi AI pasientens elektroniske journaldata kan risikoen for kreft i bukspyttkjertelen beregnes. Denne algoritmen kan forutsi risikoen for kreft i bukspyttkjertelen tre år før den oppstår, noe som kan kalles AIs «nøyaktige spådom».
Dr. Yuan Bo, hovedforfatteren av papiret, sa at systemet bare trenger å være koblet til journalsystemet og ikke trenger ytterligere datainnsamling. Det forventes at vanskeligheten med å lande er lav og den er mer egnet for storskala promotering
I klinisk medisin blir både leger og pasienter alltid bleke når de snakker om kreft i bukspyttkjertelen.
Bukspyttkjertelkreft er en spesielt dødelig kreft. Overlevelsesraten for pasienter over hele verden er bare rundt 20 % etter ett år og bare 7 % etter fem år. I tillegg til den høye dødeligheten er kreft i bukspyttkjertelen ekstremt lumsk og sprer seg veldig raskt. Det som er mer utspekulert er at det vanligvis ikke har noen åpenbare symptomer i det tidlige stadiet. Derfor er det ikke en spøk at denne typen kreft «kommer for sent når den blir funnet».
9. mai 2023 introduserte forskere fra Københavns Universitet, Harvard Medical School og andre institusjoner kunstig intelligens-algoritmer for å løse problemet med tidlig oppdagelse og behandling av kreft i bukspyttkjertelen, noe som gir nytt håp for forebygging og behandling av kreft i bukspyttkjertelen. Den relevante artikkelen ble publisert i Nature Medicine, med tittelen: A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories.
Konkret har forskerteamet utviklet en dyp læringsalgoritme, kalt CancerRiskNet, som kan forutsi risikoen for pasienter på grunn av kreft i bukspyttkjertelen.
Trening og prediksjon av risiko for kreft i bukspyttkjertelen fra sykdomsbane
For å verifisere nøyaktigheten til algoritmen brukte forskerne kliniske data fra mer enn 9 millioner pasienter fra Danmark og USA, inkludert 24000 tilfeller av kreft i bukspyttkjertelen.
Kjennetegn på pasienter i USA og Danmark
Forskere brukte elektronisk journaldata til pasienter med bukspyttkjertelkreft til å trene CancerRiskNet og forutsi risikoen for kreft i bukspyttkjertelen. AUC-verdien på testsettet nådde {{0}}.86 (jo nærmere AUC-verdien var 1,0, desto høyere var autentisiteten til deteksjonsmetoden).
Sammenlignet med tradisjonell screening, har nøyaktigheten til AI-verktøy blitt forbedret 50-300 ganger etter bruk.
I tillegg, i motsetning til den ofte brukte avbildnings-AI, krever denne studien bare at CancerRiskNet er koblet til journalsystemet og krever ikke ytterligere datainnsamling. Hvis bildedata brukes, må det skjermede objektet brukes til CT, så hvis denne ordningen brukes i stor skala, er vanskeligheten med implementering lavere og den er mer egnet for storskala promotering.
De nye funnene gir nye ideer og metoder for tidlig oppdagelse og forebygging av kreft i bukspyttkjertelen. Dr. Yuan Bo, hovedforfatteren av artikkelen, sa at det for øyeblikket ikke finnes noen pålitelig biomarkør eller screeningverktøy for å oppdage tidlig kreft i bukspyttkjertelen. Formålet med denne forskningen er å utvikle et kunstig intelligensverktøy for å hjelpe klinikere med å identifisere høyrisikogrupper av bukspyttkjertelkreft, slik at disse pasientene kan dra nytte av tidlig behandling.
Professor Søren Brunak i biologi ved Københavns Universitet uttalte at mange typer kreft, spesielt de som er vanskelige å identifisere og behandle tidlig, forårsaker uforholdsmessige tap for pasienter, familier og hele helsevesenet. Kunstig intelligens basert screening vil være en mulighet til å endre utviklingsbanen for kreft i bukspyttkjertelen.
Chris Sander, seniorforsker ved Harvard Medical School, sa at denne typen AI-verktøy kan målrettes mot de som har høyest risiko for kreft i bukspyttkjertelen. De kan ha mye nytte av ytterligere tester, som i stor grad vil bidra til å forbedre klinisk beslutningstaking.
Det kan sees at ved hjelp av kunstig intelligens kan medisinsk personell ikke bare finne risikoen for kreft i bukspyttkjertelen hos pasienter på et tidlig stadium, forbedre overlevelsesraten til pasienter, men også målrette nøyaktig mot "høyrisikogruppene" som trenger hyppigere screening og overvåking, for å forhindre sykdommen før den skjer.
