Conform Mediafax: Inteligența artificială ar putea revoluționa depistarea cancerului de vezică urinară, oferind o nouă unealtă în identificarea pacienților cu risc crescut, sugerează o cercetare recentă. O echipă condusă de specialiști de la Universitatea din Plymouth a dezvoltat un model AI, denumit PRECISE-AGZ, capabil să analizeze volume mari de date medicale pentru a identifica tipare asociate cu această boală.
AI a analizat zeci de mii de dosare medicale
nModelul AI a examinat istoricul medical a aproape 70.000 de pacienți din Țara Galilor, colectate între 1995 și 2020. Acesta a evaluat 48.261 de indicatori, incluzând factori precum fumatul, activitatea fizică, tratamentele administrate, alte boli și simptomele înregistrate.
În urma analizei complexe, sistemul a identificat 38 de caracteristici esențiale pentru estimarea riscului de cancer de vezică urinară. Rezultatele studiului indică o acuratețe remarcabilă: modelul a identificat corect aproximativ 85% dintre pacienții diagnosticați cu această afecțiune. În cazul persoanelor care nu sufereau de cancer de vezică urinară, clasificarea a fost corectă în aproximativ 91% din cazuri.
Semnale de risc identificate cu mult timp înainte de diagnostic
nUn aspect deosebit de interesant al cercetării este capacitatea inteligenței artificiale de a detecta anumite semnale în istoricul medical care puteau fi asociate cu riscul de cancer de vezică urinară chiar și cu cinci ani înainte de confirmarea bolii. Mai mult, combinația de indicatori analizată de model ar putea contribui la identificarea pacienților cu risc cu până la 12 luni înainte de un diagnostic formal. Totuși, cercetătorii subliniază că acest lucru nu înseamnă că AI poate prezice cu certitudine apariția cancerului peste cinci ani. Este vorba mai degrabă despre identificarea unor tipare statistice în date, care pot ghida medicii către investigații suplimentare.
Hematuria, prezența sângelui în urină, rămâne un semnal medical de alarmă important în suspiciunea de cancer de vezică urinară. Cu toate acestea, acest simptom poate fi asociat și cu alte afecțiuni, precum pietrele la rinichi sau bolile de prostată. Studiul sugerează că semnificația hematuriei poate varia în funcție de contextul medical general al pacientului. De exemplu, la bărbați, asocierea dintre sângele în urină și hiperplazia benignă de prostată a fost legată de un risc mai redus de cancer de vezică urinară în analiza modelului AI.
Asocieri medicale neașteptate necesită investigații
nModelul AI a mers dincolo de simptomele cunoscute, analizând combinații de factori medicali care nu sunt în mod obișnuit corelate. Au apărut și asocieri neașteptate, care necesită cercetări suplimentare. De exemplu, pacienții cu Parkinson sau demență au prezentat un risc estimat mai scăzut, în timp ce utilizarea îndelungată a Tamoxifenului, un medicament pentru cancerul de sân, a fost asociată cu un risc crescut. Cercetătorii avertizează că aceste observații nu demonstrează o relație cauzală, ci doar asocieri observate în date, a căror explicație biologică este încă necunoscută.
Modelul a clasificat pacienții în trei categorii de risc: scăzut (sub 7%), incert (între 7% și 55%) și ridicat (peste 55%). O astfel de clasificare ar putea, în viitor, să eficientizeze procesul de trimitere a pacienților la investigații suplimentare, cum ar fi cistoscopia, permițând, eventual, reducerea procedurilor invazive efectuate inutil.
În prezent, cercetarea se află în etapa de evaluare. O limitare majoră este faptul că datele provin dintr-o singură bază de date din Țara Galilor, iar performanța modelului trebuie validată pe populații diverse și în alte sisteme medicale. Studiul a fost publicat în revista IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Analiza automatizată a dosarelor medicale deschide, însă, o direcție promițătoare pentru depistarea precoce a cancerului de vezică urinară, o boală ce reprezintă al nouălea tip de cancer cel mai frecvent la nivel mondial, cu aproximativ 614.000 de cazuri noi raportate în 2022.
Sursa: Mediafax
