Prema novom istraživanju, podaci pretraživača bi mogli da se koriste za otkrivanje ginekoloških slučajeva raka ranije, potencijalno mesecima pre uputnica lekara opšte prakse.
Studija, koju su vodili istraživači Imperial i kolege sa UCL-ovog Odeljenja za računarske nauke i Microsoft, identifikovala je razlike u podacima onlajn pretrage između ljudi sa benignim ginekološkim stanjem i onih sa ginekološkim rakom, posebno onih sa rakom jajnika. Studija je objavljena u BMC javnom zdravlju.
Rak jajnika, najsmrtonosniji ginekološki rak, šesti je najčešći rak u Velikoj Britaniji, sa oko 7.400 ljudi koji se dijagnostikuje svake godine i više od 4.000 smrtnih slučajeva svake godine od te bolesti. Trenutno ne postoji program skrininga za rano otkrivanje bolesti.
Koristeći Guglove podatke, istraživači su primetili razliku u obrascima pretrage već 360 dana pre upućivanja lekara opšte prakse i otkrili da je to obezbedilo dobru tačnost predviđanja oko 60 dana pre upućivanja lekara opšte prakse.
Takođe su primećeni različiti obrasci simptoma između benignih grupa i grupa raka. Na primer, porast urinarnih simptoma zabeležen je 140 dana pre upućivanja lekara opšte prakse, dok su se simptomi nadimanja i bola u karlici pojavili kasnije (70 dana unapred), u poređenju sa benignom grupom.
Nadamo se da bi veće studije mogle potvrditi da li se podaci pretraživača mogu koristiti kao alat za rano otkrivanje bolesti kako bi se ubrzala dijagnoza ginekološkog raka, posebno raka jajnika.
Dr Srđan Sašo, stariji autor i glavni istraživač studije i ginekološki hirurg sa Imperijalovog odeljenja za metabolizam, varenje i reprodukciju, rekao je: „Rak jajnika je jedan od najsmrtonosnijih karcinoma za žene, sa uznapredovalim stadijumom koji ima lošu prognozu. , uprkos potencijalnoj ekstenzivnoj operaciji. Fokus je, stoga, na olakšavanju ranog otkrivanja bolesti. Međutim, mi nemamo program skrininga koji bi to omogućio.
„Naše istraživanje, u saradnji sa kompjuterskim naučnicima sa UCL-a i Microsoft-a, koje su predvodili profesor Ingemar Koks i dr Elad Jom-Tov, pokazalo je da se podaci pretrage na mreži mogu koristiti za razlikovanje žena sa malignim i benignim ginekološkim stanjima. Ovo sugeriše da možda je moguće napraviti alate za rano otkrivanje pomoću interneta koji mogu identifikovati žene koje mogu biti pod većim rizikom od, posebno, raka jajnika.
„Nadamo se da ćemo prikupiti sredstva u bliskoj budućnosti za razvoj multicentrične studije koja može potvrditi ove nalaze u mnogo većoj kohorti.“
Prethodna studija koju su vodili istraživači Imperial-a pokazala je da se podaci o kartici lojalnosti mogu koristiti za ranije identifikovanje slučajeva raka jajnika. Međutim, ova nova studija koristi podatke sa internet pretraživača koje koristi mnogo veći deo populacije (kako u Velikoj Britaniji tako i širom sveta).
Dr Dženifer F. Barkroft, vodeći autor studije, iz Imperijalovog odeljenja za metabolizam, varenje i reprodukciju, rekla je: „Naši rezultati pokazuju da je moguće koristiti podatke pretraživača da bismo razumeli kako se uslovi javljaju, i da to može imati koristi u rano otkrivanje bolesti, s obzirom da smo istakli različite obrasce simptoma između onih sa benignim stanjima i ginekološkim karcinomima.
„Pošto skoro 98% ljudi u Ujedinjenom Kraljevstvu ima pristup internetu, on se sve više koristi u zdravstvene svrhe. Podaci pretrage na mreži nude ogroman potencijal u okviru pregleda zdravlja i bolesti, s obzirom na široku upotrebu interneta širom sveta. Nadamo se da će naši istraživanje će pokrenuti interesovanje za ovu novu oblast istraživanja.“
Profesor Ingemar Koks, stariji autor studije sa UCL Computer Science, rekao je: „Naš trenutni rad značajno se proširuje na raniji rad uključivanjem kliničke studije koja potvrđuje da se rizik pojedinca od nekih bolesti može odrediti na osnovu njihovog ponašanja u pretraživanju veba. Veb pretrage stoga mogu ponuditi jednostavan, jeftin metod za skrining bolesti. Naravno, ovo izaziva važne etičke i probleme privatnosti, koje treba rešiti.“
Informisani pismeni pristanak je dobijen od učesnika u studiji za korišćenje podataka pretrage na mreži iz datoteka Google arhiviranja. Ovi podaci su potom anonimizovani.
