Os pesquisadores usaram dados dos registros médicos de pacientes nos Estados Unidos e na Dinamarca de 1977 a 2020. Eles analisaram uma coorte de 6,2 milhões de pacientes dinamarqueses, 23.985 dos quais com câncer pancreático, e 3 milhões de militares em tratamento. Por meio do Veterans Affairs, 3.864 deles foram eventualmente identificados.
Os pesquisadores usaram um modelo de aprendizado de máquina para analisar os dados, ensinando-os a prever o risco de câncer com base nos sintomas e em vários códigos de diagnóstico nos registros médicos dos pacientes.
Alguns dos sintomas associados a um prognóstico de alto risco não estão tradicionalmente ligados ao câncer de pâncreas. Cálculos biliares, diabetes tipo 2, anemia e sintomas gastrointestinais, como vômitos e dor abdominal, foram associados a uma pontuação de risco mais alta três anos antes do diagnóstico.
Em um cenário do mundo real, escrevem os pesquisadores, o modelo de IA desenvolveria câncer de pâncreas em 320 de cada 1.000 pessoas identificadas como de alto risco. Ao direcionar a vigilância para pacientes de alto risco, a ferramenta pode tornar a triagem mais acessível, escrevem eles.
Atualmente, a Força-Tarefa de Serviços Preventivos dos EUA não recomendação Triagem de pessoas assintomáticas para câncer de pâncreas. Triagem de pacientes de alto risco relacionado a No entanto, há uma chance maior de sobrevivência a longo prazo.
“Uma ferramenta de IA que pode se concentrar em pessoas com alto risco de câncer de pâncreas e que podem se beneficiar de mais testes, pode ajudar muito a melhorar a tomada de decisões clínicas”, disse Chris Sander, coautor do estudo. . Escola de Medicina de Harvard Laboratório Em uma mensagem, a biologia se dedica a usar aprendizado de máquina e outras tecnologias para resolver problemas libertação.
Usada em escala, essa ferramenta pode prolongar a vida útil e melhorar os resultados do tratamento, disse Sander.
