Τεχνητή Νοημοσύνη Εντοπίζει Πρώιμα Μοτίβα Κινδύνου για τον Καρκίνο του Δέρματος
Σημαντικό μέρος της ανάλυσης διεξήχθη από τον Martin Gillstedt:
“Η μελέτη μας δείχνει ότι τα δεδομένα που είναι ήδη διαθέσιμα στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό ατόμων με υψηλότερο κίνδυνο μελανώματος,” λέει ο Martin Gillstedt, διδακτορικός φοιτητής στην Ακαδημία Sahlgrenska του Πανεπιστημίου του Γκέτεμποργκ και στατιστικολόγος στο Τμήμα Δερματολογίας και Αφροδισιολογίας του Πανεπιστημιακού Νοσοκομείου Sahlgrenska. “Αυτή δεν είναι μια μορφή υποστήριξης αποφάσεων που είναι διαθέσιμη επί του παρόντος στη συνήθη υγειονομική περίθαλψη, αλλά τα αποτελέσματά μας δίνουν ένα σαφές σήμα ότι τα δεδομένα μητρώου μπορούν να χρησιμοποιηθούν πιο στρατηγικά στο μέλλον.”
Τα Μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης Βελτιώνουν την Ακρίβεια Πρόβλεψης Κινδύνου Μελανώματος
Οι ερευνητές αξιολόγησαν πολλά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και διαπίστωσαν σαφείς διαφορές στην απόδοση. Το πιο προηγμένο μοντέλο διέκρινε σωστά μεταξύ των ατόμων που ανέπτυξαν αργότερα μελάνωμα και εκείνων που δεν το ανέπτυξαν στο 73% περίπου των περιπτώσεων. Συγκριτικά, η χρήση μόνο της ηλικίας και του φύλου είχε ακρίβεια περίπου 64%.
Ενσωματώνοντας ένα ευρύτερο φάσμα παραγόντων, όπως διαγνώσεις, φάρμακα και κοινωνιοδημογραφικές πληροφορίες, τα μοντέλα μπόρεσαν να εντοπίσουν μικρότερες ομάδες ατόμων με σημαντικά υψηλότερο κίνδυνο. Εντός αυτών των ομάδων, η πιθανότητα εμφάνισης μελανώματος εντός πέντε ετών έφτασε περίπου στο 33%.
Στοχευμένος Έλεγχος Θα Μπορούσε να Βελτιώσει την Ανίχνευση και την Αποδοτικότητα
Η μελέτη ηγήθηκε ο Sam Polesie, Αναπληρωτής Καθηγητής Δερματολογίας και Αφροδισιολογίας στο Πανεπιστήμιο του Γκέτεμποργκ και δερματολόγος στο Πανεπιστημιακό Νοσοκομείο Sahlgrenska:
“Οι αναλύσεις μας υποδηλώνουν ότι ο επιλεκτικός έλεγχος μικρών, υψηλού κινδύνου ομάδων θα μπορούσε να οδηγήσει τόσο σε ακριβέστερη παρακολούθηση όσο και σε πιο αποδοτική χρήση των πόρων υγειονομικής περίθαλψης. Αυτό θα περιλάμβανε την ενσωμάτωση δεδομένων του πληθυσμού στην εξατομικευμένη ιατρική και τη συμπλήρωση κλινικών αξιολογήσεων.”
Προς Εξατομικευμένες Στρατηγικές Ελέγχου Μελανώματος
Ενώ τα ευρήματα είναι πολλά υποσχόμενα, οι ερευνητές σημειώνουν ότι απαιτούνται πρόσθετες μελέτες και πολιτικές αποφάσεις πριν από τη χρήση αυτής της προσέγγισης στη συνήθη υγειονομική περίθαλψη. Ωστόσο, τα αποτελέσματα αναδεικνύουν το δυναμικό της ΤΝ, εκπαιδευμένης σε δεδομένα μητρώου μεγάλης κλίμακας, για την υποστήριξη πιο εξατομικευμένων αξιολογήσεων κινδύνου και την καθοδήγηση μελλοντικών στρατηγικών ελέγχου μελανώματος.
Η έρευνα διεξήχθη μέσω συνεργασίας μεταξύ του Πανεπιστημίου του Γκέτεμποργκ και του Τεχνολογικού Πανεπιστημίου Chalmers.