Создана модель для прогнозирования риска рака печени
Специалисты создали модель на базе машинного обучения, которая с большой точностью предсказывает вероятность развития рака печени, используя стандартные медицинские данные.
Исследование опубликовано в журнале Cancer Discovery (CD). Алгоритм изучает демографические параметры пациента, информацию из электронных медицинских карт и результаты обычных анализов крови.
Для обучения модели использовались сведения более чем о полумиллионе человек из биобанка Великобритании, после чего её проверили на независимой выборке из США. Примерно 69 % случаев рака печени были зафиксированы у людей, у которых ранее не было диагностировано заболеваний печени, что указывает на ограниченность текущих методов скрининга.
Модель продемонстрировала высокую точность и превзошла традиционные клинические шкалы риска. При этом включение сложных генетических и метаболических данных практически не улучшило результат — для эффективного прогноза оказалось достаточно около 15 стандартных показателей, которые доступны в обычной медицинской практике.
Авторы полагают, что такой инструмент может помочь врачам обнаруживать пациентов из группы риска на ранней стадии и направлять их на дополнительное обследование. Это имеет большое значение, поскольку рак печени часто диагностируется на поздних стадиях, а раннее выявление значительно увеличивает шансы на успешное лечение.