Il modello di apprendimento automatico può prevedere il rischio di carcinoma epatocellulare

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Di Elana Gotkine HealthDay Reporter

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Revisionato dal punto di vista medico da Carmen Pope, BPharm. Ultimo aggiornamento il 2 aprile 2026.

tramite HealthDay

GIOVEDI 2 aprile 2026 -- Un modello di apprendimento automatico può prevedere il rischio di carcinoma epatocellulare (HCC) utilizzando i dati disponibili di routine, secondo uno studio pubblicato online il 30 marzo su Cancer Discovery.

Jan Clusmann, M.D., dell'ospedale universitario RWTH Aachen in Germania, e colleghi hanno utilizzato dati multimodali raccolti in modo prospettico da oltre 90.000 individui con 983 casi di HCC in tutto il mondo. Studio della U.K. Biobank (gruppo di sviluppo) e All of Us Research Program (gruppo di test esterni) per sviluppare un quadro interpretabile di apprendimento automatico per la stratificazione del rischio di HCC. Sono stati valutati i contributi individuali e cumulativi delle modalità di dati, inclusi dati demografici, stile di vita, cartelle cliniche, sangue, genomica e metabolomica.

I ricercatori hanno scoperto che, su set di test interni ed esterni, i modelli finali basati su foreste casuali hanno sovraperformato significativamente tutti i punteggi di rischio disponibili pubblicamente. La robustezza è stata dimostrata tra i sottogruppi etnici, fornendo un'interpretabilità completa.

"Il nostro studio evidenzia il potenziale di un modello di apprendimento automatico semplice e facilmente utilizzabile per migliorare la stratificazione del rischio per l'HCC utilizzando solo dati clinici raccolti di routine", ha affermato in una dichiarazione la co-autrice senior Carolin V. Schneider, M.D., anche lei dell'ospedale universitario RWTH Aachen. "Se convalidato in ulteriori popolazioni, il nostro modello consentirebbe ai medici di base di identificare in modo efficiente i pazienti a rischio e indirizzarli allo screening del cancro al fegato. Ciò potrebbe consentire una diagnosi precoce e risultati migliori per i pazienti affetti da questa malattia aggressiva."

Diversi autori hanno rivelato legami con l'industria biofarmaceutica.

Abstract/Testo completo

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Fonte: HealthDay

Pubblicato : 2026-04-03 01:52

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