Alat predviđa koliko je verovatno da će tumori ponovo javiti kod pacijenata sa rakom nakon što su bili podvrgnuti lečenju.
Lekari i naučnici razvili su alat veštačke inteligencije (AI) koji može precizno predvideti kolika je verovatnoća da će tumori ponovo javiti kod pacijenata sa rakom nakon što su bili podvrgnuti lečenju, prenosi Gardijan.
Ovo otkriće, koje klinički onkolozi opisuju kao „uzbudljivo“, moglo bi da revolucioniše nadzor pacijenata. Iako je napredak u lečenju poslednjih godina povećao šanse za preživljavanje, i dalje postoji rizik da bi se bolest mogla vratiti.
Praćenje pacijenata nakon tretmana je od vitalnog značaja da bi se osiguralo da se hitno reaguje na svaki ponovni pojav raka. Trenutno, međutim, lekari imaju tendenciju da se oslanjaju na tradicionalne metode, uključujući one fokusirane na prvobitnu količinu i širenje raka, da bi predvideli kako bi pacijent mogao da se ponaša u budućnosti.
Sada prva studija u svetu koju su sproveli Fondacija NHS Rojal Marsden, Institut za istraživanje raka u Londonu i Imperial College London identifikovali su model koji koristi mašinsko učenje – vrstu veštačke inteligencije – koji može predvideti rizik od ponovnog pojavljivanja raka, i to bolje od postojećih metoda.
„Ovo je važan korak napred u mogućnosti da koristimo veštačku inteligenciju da bismo razumeli koji pacijenti su u najvećem riziku od recidiva raka i da bismo ranije otkrili ovaj recidiv kako bi ponovni tretman mogao biti efikasniji“, rekao je dr Ričard Li, lekar konsultant u respiratornoj medicini i ranoj dijagnozi u fondaciji Roial Marsden NHS Foundation Trust.
Li, glavni istraživač studije OCTAPUS-AI, rekao je za Gardijan da bi to moglo da se pokaže od vitalnog značaja ne samo za poboljšanje ishoda za pacijente sa rakom, već i za ublažavanje njihovih strahova, pri čemu je recidiv „ključni izvor anksioznosti“ za mnoge. „Nadamo se da ćemo pomeriti granice kako bismo poboljšali negu pacijenata sa rakom, kako bismo im pomogli da žive duže i smanjili uticaj koji bolest ima na njihove živote.
Alat za veštačku inteligenciju može dovesti do toga da se recidiv otkrije ranije kod pacijenata za koje se smatra da su pod visokim rizikom, osiguravajući hitnije lečenje, ali takođe može dovesti do manje nepotrebnih naknadnih skeniranja i poseta bolnici za one koji se smatraju niskim rizikom.
Naučnik uzima uzorak pipetom.
„Smanjenje broja skeniranja potrebnih u ovoj postavci može biti od pomoći, a takođe i smanjiti izloženost zračenju, posete bolnicama i efikasnije koristiti dragocene resurse NHS-a“, rekao je Li.
U retrospektivnoj studiji, doktori, naučnici i istraživači razvili su model mašinskog učenja kako bi utvrdili da li može tačno da identifikuje pacijente sa rakom pluća nemalih ćelija (NSCLC) koji imaju rizik od ponovnog pojavljivanja nakon radioterapije. Mašinsko učenje je oblik veštačke inteligencije koja omogućava softveru da automatski predvidi ishode.
Rak pluća je vodeći uzrok smrti od raka širom sveta i čini nešto više od petine (21%) smrtnih slučajeva od raka u Velikoj Britaniji. NSCLC čini skoro pet šestina (85%) slučajeva raka pluća i, kada se otkrije rano, bolest je često izlečiva. Međutim, više od trećine (36%) pacijenata sa NSCLC doživi recidiv u Velikoj Britaniji.
Istraživači su koristili kliničke podatke od 657 pacijenata sa NSCLC koji su lečeni u pet britanskih bolnica kako bi nahranili svoj model – i dodali podatke o različitim prognostičkim faktorima kako bi bolje predvideli pacijentove šanse za recidiv.
To uključuje starost, pol, BMI, status pušenja, intenzitet radioterapije i karakteristike tumora. Istraživači su zatim koristili AI model da kategorišu pacijente na nizak i visok rizik od recidiva, koliko dugo mogu da dožive pre recidiva i ukupno preživljavanje dve godine nakon tretmana.
Utvrđeno je da je alat precizniji u predviđanju ishoda od tradicionalnih metoda. Rezultati studije, podržani od strane Kraljevske dobrotvorne organizacije za borbu protiv raka u Marsdenu i Nacionalnog instituta za zdravstvena istraživanja, objavljeni su u časopisu The Lancet eBioMedicine.
„Trenutno ne postoji utvrđen okvir za nadzor pacijenata sa karcinomom pluća bez malih ćelija nakon tretmana radioterapijom u Velikoj Britaniji“, rekao je vođa studije dr Sumeet Hindocha, specijalista kliničke onkologije na Kraljevskom Marsdenu i Imperijalnom koledžu u Londonu. „To znači da postoje varijacije u vrsti i učestalosti praćenja koje pacijenti primaju… Korišćenje veštačke inteligencije sa zdravstvenim podacima može biti odgovor.
„Pošto se ovoj vrsti podataka može lako pristupiti, ova metodologija bi se mogla replicirati u različitim zdravstvenim sistemima.
Studija je „uzbudljiv prvi korak“ ka uvođenju alata na nacionalnom i međunarodnom nivou za vođenje nadzora pacijenata sa rakom nakon tretmana, dodao je Hindocha.
