A hasnyálmirigy-rák az egyik leghalálosabb ráktípus, a diagnózist követően a betegek mindössze tizenegy százaléka él még öt év múlva is. Súlyosbítja a helyzetet, hogy a legtöbb esetben a betegséget már előrehaladott stádiumban detektálják.
Mit jelent ez? Elsősorban azt, hogy a korai eseteket kiszűrő modellek jelentősen növelhetik a túlélési arányt.
Bíztató korábbi eredmények
Az orvostudomány és a gyógyszerkutatás a mesterséges intelligencia (MI) talán két legígéretesebb alkalmazási területe, és az utolsó ítélettől, az MI-apokalipszistől rettegők valahogy mindig megfeledkeznek az itteni elért eredményekről, hogy a gépi tanulás például milyen mértékben segíti már most a diagnosztikát, pedig ez csak a kezdet.
Az eddigi tapasztalatok, eredmények alapján, változatos ráktípusok detektálásában különösen jó munkát végezhet az MI. Például egy anonimizált és randomizált, kontrollált 2023-as kísérlet során egy idegháló humán radiológussal hasonló arányban vette észre mammogramokon a tumort. 2022-ben egy algoritmus nyirokcsomó biopsziákban azonosított rosszindulatú daganatokat.
Most a Massachusetts Institute of Technology (MIT) és a bostoni Beth Israel Orvosi Központ kutatása ad bizakodásra okot. Neurális hálójuk korai fázisban, hagyományos módszerekkel dolgozó orvosoknál hamarabb ismerte fel a hasnyálmirigy-rákot.
A modell meglévő orvosi feljegyzéseket elemezve igyekezett előrejelezni, hogy személyekben kialakul-e a hasnyálmirigy-rák leggyakoribb formája. Jobban teljesített, mint a széles körben használt genetikai tesztek.
PrismNN
A PrismNN háló gyakoroltatásával kezdték. A tréning után prognosztizálnia kellett páciensek megbetegedési kockázatát a következő fél-másfél évben. A kutatók 35 ezer daganatos, 1,5 millió ellenőrzött személy anonimizált adatbázisából származó adatai alapján dolgoztak ki adatsort. Az összes páciens negyvenéves vagy magasabb életkorú volt.
Az adatsorban mindegyikhez 67 jellemzőt (életkor, más betegségek, hasnyálmirigy-ciszták jelenléte, szedett orvosságok stb.) társítottak. A modellt rajta gyakoroltatták, hogy aztán hat-tizennyolc hónapos előrejelzéseket tegyen. Ennek megfelelően bizonyos küszöbértéket meghaladó személyek magas kockázati besorolást kaptak.
A PrismNN a rákot hordozó személyek 35,9 százalékát azonosította magas kockázatúként, a hamis pozitívok aránya 4,7 százalék volt. Genetikus módszerrel végzett vizsgálatnál tíz százalék az első mutató. Az új modell ráadásul az életkor, típus, a nem és tartózkodási hely szerinti osztályozásoknál hasonlóan teljesített, bár a gyakorlóadatokban egyes csoportokat (ázsiaiak, amerikai őslakosok stb.) alulreprezentáltak.
Bíztató, hogy a tanulmányhoz nem kellett teszteket végezni, így a modell viszonylag olcsón bevezethető. Viszont arról se feledkezzünk meg, hogy az eredmények rákkal már diagnosztizált pácienseken alapultak. Kérdés, milyen eredményt ér el az idegháló, ha előzetesen nem diagnosztizált személyeket vizsgál.
(Képek: Flickr, Rawpixel)
