AI が膵臓がんを XNUMX 年前に予測
簡単に言えば
Cell Metabolism 誌に掲載された研究では、第三者機関による膵臓がんの正確な予測が、発症の 3 年前に可能であることがわかりました。
研究者 開発しました 人々の膵臓がん発症リスクを正確に予測できる画期的な AI モデル。 東京大学の研究者が開発した AI は、今後 XNUMX 年以内に膵臓がんを発症するリスクがある患者に正確にフラグを立てることができました。 膵臓がんの診断に現在の方法を使用している医師は、膵臓がんが非常に致死性が高く、発見が難しいがんであるにもかかわらず、スクリーニングを推奨することをためらっています。
研究者らは、AI モデルが医師の膵臓がんのスクリーニングに役立つことを発見しました。 この特定の疾患のリスクを理解することは常に困難であったため、膵臓がんのリスクが最も高い人々に焦点を当てることができる AI ツールは、臨床上の意思決定を改善する可能性があります。 米国臨床腫瘍学会は、膵臓がんと診断された人の 56% が、診断を受けてから XNUMX 年以内にこの病気により死亡すると推定しています。
膵臓がんは早期に発見して治療することが難しいため、早期の検診が重要です。 早期治療が難しいがんを含む多くの種類のがんは、患者、家族、医療システムに影響を与えます。 この研究では、肺結節、つまり癌性組織の異常な増殖を患った人々の 500 枚の CT スキャンが、病気の軌道を変えるのに役立つことが示されました。 実際、肺結節の出現は、膵臓がんの肺への転移を示している可能性があります。 研究者らは、医療記録を使用して、膵臓がんと診断される可能性が高い人々を正確に特定することができました。
AI モデルは、デンマークと米国で人々が膵臓がんに罹患する可能性を予測するために使用されました。 このモデルでは、デンマークの 6 万人、アメリカ人の 3 万人をデータ ポイントとして使用しました。 モデルの精度は、曲線下面積 (AUC) スコアを生成することによって測定されました。 モデルのスコアは、テストの精度を判断するために使用されます。 スコア 0 は無価値、0.5 はコインを投げるのと同じくらい正確、1.0 は 完璧なテスト.
ハーバードモデルは、今後 0.88 年間のがんリスクの推定で 0.9 のスコアを獲得し、今後 XNUMX 年間のがんリスクの推定では XNUMX のスコアを獲得しました。 検出 今後 12 か月以内にリスクが生じる可能性があります。 また、がん発症のリスクが中程度と考えられる肺結節のある人々に対するさらなる介入を予測するかどうかについてもテストされました。 後に膵臓がんと診断された肺結節のある22人のうちXNUMX人は、この疾患を発症するリスクが高いと評価されていた。
医師は、MRI、CT、または内視鏡超音波検査を推奨することに躊躇しています。これらは高価で、不快で、リソースを大量に消費し、がんの発見が不正確であるためです。 これらのツールはすべての場合に正確であるわけではありませんが、AI は医師がツールを最大限に活用するのに役立つようです。
- 医療専門家は AI の使用に慎重であり、 ChatGPT for 医師の忠告 最近の研究で、AI はがんについて質問されると誤った情報を生成することが明らかになりました。 医学的アドバイスについては、正確で信頼できる情報源を探すことが重要です。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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