Los investigadores utilizaron datos de registros médicos de pacientes tanto en los Estados Unidos como en Dinamarca desde 1977 hasta 2020. Estudiaron a un grupo de 6,2 millones de pacientes daneses, de los cuales 23 985 habían sido diagnosticados con cáncer de páncreas y 3 millones de los veteranos que recibían atención. . A través de Asuntos de Veteranos, 3864 de ellos finalmente fueron diagnosticados.
Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje automático para analizar los datos, enseñándoles a predecir el riesgo de cáncer en función de los síntomas y varios códigos de diagnóstico que se encuentran en los registros médicos de los pacientes.
Algunos de los síntomas asociados con la predicción de un mayor riesgo no se asocian tradicionalmente con el cáncer de páncreas. Los cálculos biliares, la diabetes tipo 2, la anemia y los síntomas gastrointestinales como vómitos y dolor abdominal se han relacionado con un mayor riesgo hasta tres años antes del diagnóstico.
En un escenario del mundo real, escriben los investigadores, alrededor de 320 de cada 1000 personas identificadas por el modelo de IA como de alto riesgo desarrollarían cáncer de páncreas. Al enfocar la vigilancia en pacientes de alto riesgo, escribieron, la herramienta podría hacer que la detección sea más asequible.
En este momento, tampoco lo hace el Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de EE. UU. recomendar Examen de individuos asintomáticos para el cáncer de páncreas. El examen de los pacientes de alto riesgo es vinculado Con una mayor probabilidad de supervivencia a largo plazo.
dijo el coautor del estudio Chris Sander, biólogo que dirige la Escuela de Medicina de Harvard laboratorio Dedicado al uso de aprendizaje automático y otras tecnologías para resolver problemas biológicos, en las noticias lanzamiento.
Si se aplica ampliamente, dijo Sander, podría extender la esperanza de vida y mejorar los resultados del tratamiento.
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