U Sjedinjenim Državama i drugim zapadnim zemljama, oblik raka jednjaka i želuca dramatično je porastao tokom poslednjih pet decenija. Stope adenokarcinoma jednjaka, ili EAC, i adenokarcinoma kardije želuca, ili GCA, su veoma fatalne.
Međutim, Joel Rubenstein, MD, M.S., naučnik istraživač u Centru potpukovnika Charles S. Kettles Veterans Affairs Centra za istraživanje kliničkog menadžmenta i profesor interne medicine u Michigen Medicine, kaže da preventivne mjere mogu biti spasonosna.
„Skrining može da identifikuje pre-kancerogene promene kod pacijenata, Baretov jednjak, koji se ponekad dijagnostikuje kod osoba koje imaju dugotrajnu gastroezofagealnu refluksnu bolest ili GERB“, rekao je on.
„Kada dođe do ranog otkrivanja, pacijenti mogu preduzeti dodatne korake kako bi pomogli u sprečavanju raka.
Iako trenutne smernice već razmatraju skrining kod pacijenata sa visokim rizikom, Rubenštajn primećuje da mnogi pružaoci usluga još uvek nisu upoznati sa ovom preporukom.
„Mnogi pojedinci koji razviju ove vrste raka nikada nisu imali skrining za početak“, rekao je on.
„Ali novi automatizovani alat ugrađen u elektronski zdravstveni karton ima potencijal da premosti jaz između svesti pružaoca usluga i pacijenata koji su pod povećanim rizikom od razvoja adenokarcinoma jednjaka i adenokarcinoma kardije želuca.
Rubenštajn i tim istraživača koristili su vrstu veštačke inteligencije da ispitaju podatke o stopama EAC i GCA kod preko 10 miliona američkih veterana.
Njihovi nalazi su objavljeni u Gastroenterologiji.
Rubenštajn i njegov tim razvili su i testirali Kettlesov alat za predviđanje adenokarcinoma jednjaka i kardije, skraćeno nazvan K-ECAN.
„K-ECAN koristi osnovne informacije koje su već dostupne u EHR-u, kao što su demografija pacijenata, težina, prethodne dijagnoze i rutinski laboratorijski rezultati, kako bi odredio rizik pojedinca od razvoja adenokarcinoma jednjaka i adenokarcinoma kardije želuca“, rekao je Rubenštajn.
„Razvili smo prethodni alat, M-BERET, pre više od jedne decenije za identifikaciju pacijenata sa Baretovim jednjakom. Međutim, taj alat zahteva merenje obima kukova i struka pacijenata, što se ne dešava rutinski. Pored toga, pružaoci usluga moraju da imaju na umu da koristite odgovarajuću veb stranicu da biste izračunali rizik svog pacijenta kada koristite ovaj alat.“
Da bi ublažio ovaj teret, Rubenštajn je rekao da su „predvideli da iskoriste veliku količinu podataka koji su već prisutni u EHR-u, kao i da u pogodnom trenutku predstave rizik svojih pacijenata njihovim pružaocima usluga“, kao što je kada pojedinac treba da ide na kolorektalni skrining ili dopunjavanje lekova na recept za smanjenje kiseline.
Prema Rubenštajnu, K-ECAN je tačniji od objavljenih smernica ili prethodno validiranih alata za predviđanje i može „tačno predvideti rak najmanje tri godine pre dijagnoze“.
„Simptomi GERB-a, poput žgaravice, su važan faktor rizika za adenokarcinom jednjaka“, rekao je on.
„Ali većina ljudi sa simptomima GERB-a nikada neće razviti adenokarcinom jednjaka i adenokarcinom kardije želuca. Pored toga, otprilike polovina pacijenata sa ovim oblikom raka nikada nije iskusila simptome GERB-a. To čini K-ECAN posebno korisnim jer može da identifikuje ljude koji su pod povećanim rizikom, bez obzira da li imaju simptome GERB-a ili ne.“
Mr Akbar Valjee, profesor na odeljenjima za zdravstvene nauke i internu medicinu i viši autor studije, dodaje da ovo istraživanje ne bi bilo moguće bez zajedničkih napora.
„Ova publikacija, koja je iskoristila neprocenjive podatke od miliona američkih veterana, omogućena je kroz posvećene napore brojnih članova osoblja u našem VA Health Services Research & Development Centre of Innovation, kao i kroz saradnička partnerstva između VA Centra za klinički menadžment Istraživanje, Medicina Mičigena, Odeljenje za statistiku Univerziteta u Mičigenu i članovi U-M Instituta za zdravstvenu politiku i inovacije i E-zdravlje i veštačku inteligenciju, ili e-HAIL. Ovo je primer moći timske nauke, podataka i mašinskog učenja za poboljšanje prevencije raka.“
Uključivanje ovog alata veštačke inteligencije u EHR moglo bi da upozori dobavljače automatizovanim obaveštenjem o tome koji pacijenti imaju povećan rizik od razvoja adenokarcinoma jednjaka i adenokarcinoma kardije želuca.
A Rubenštajn kaže da ovo može značajno smanjiti opterećenje ovih karcinoma
„Naš posvećeni tim je bio u mogućnosti da koristi sofisticirane alate za mašinsko učenje za razvoj ovog jedinstvenog alata, i veoma smo uzbuđeni što bi to potencijalno moglo da dovede do povećanog skrininga i smanjenja smrtnih slučajeva koji se mogu sprečiti. Radujemo se sprovođenju dodatnog rada na validaciji K-ECAN-a za koristiti izvan VA.“
