Modelul de învățare automată poate prezice riscul de carcinom hepatocelular

prin HealthDay

JOI, 2 aprilie 2026 -- Un model de învățare automată poate prezice riscul de carcinom hepatocelular (HCC) utilizând datele disponibile în mod obișnuit, potrivit unui studiu publicat online pe 30 martie în Cancer Discovery.

Jan Clusmann, MD, de la Spitalul Universitar RWTH Aachen din Germania, și colegii au folosit date prospective de la mai multe date individuale colectate de la colegii multimodali. cu 983 de cazuri de HCC în studiul U.K. Biobank (cohorta de dezvoltare) și Programul de cercetare All of Us (cohorta de testare externă) pentru a dezvolta un cadru de învățare automată interpretabil pentru stratificarea riscului de HCC. Au fost evaluate contribuțiile individuale și cumulate ale modalităților de date, inclusiv date demografice, stilul de viață, dosarele de sănătate, sângele, genomica și metabolomica.

Cercetătorii au descoperit că, pe seturile de teste interne și externe, modelele finale, bazate pe păduri aleatorii, au depășit semnificativ toate scorurile de risc disponibile public. Robustitatea a fost demonstrată la nivelul subgrupurilor etnice, oferind o interpretabilitate cuprinzătoare.

„Studiul nostru evidențiază potențialul unui model de învățare automată simplu, ușor de utilizat pentru a îmbunătăți stratificarea riscului pentru HCC, folosind doar date clinice colectate în mod obișnuit”, a spus co-autorul senior Carolin V. Schneider, MD, de asemenea, de la Spitalul Universitar RWTH Aachen, într-o declarație. „Dacă este validat în populații suplimentare, modelul nostru ar permite medicilor de asistență medicală primară să identifice eficient pacienții cu risc și să-i îndrume către screening-ul cancerului hepatic. Acest lucru ar putea permite detectarea mai devreme și rezultate îmbunătățite pentru pacienții cu această boală agresivă.”

Câțiva autori au dezvăluit legături cu industria biofarmaceutică.

Rezumat/Full Text

Renunțare la răspundere: Datele statistice din articolele medicale oferă tendințe generale și nu se referă la indivizi. Factorii individuali pot varia foarte mult. Căutați întotdeauna sfaturi medicale personalizate pentru deciziile individuale de îngrijire a sănătății.

Sursa: HealthDay

Citeşte mai mult

Declinare de responsabilitate

S-au depus toate eforturile pentru a se asigura că informațiile furnizate de Drugslib.com sunt exacte, actualizate -data și completă, dar nu se face nicio garanție în acest sens. Informațiile despre medicamente conținute aici pot fi sensibile la timp. Informațiile Drugslib.com au fost compilate pentru a fi utilizate de către practicienii din domeniul sănătății și consumatorii din Statele Unite și, prin urmare, Drugslib.com nu garantează că utilizările în afara Statelor Unite sunt adecvate, cu excepția cazului în care se indică altfel. Informațiile despre medicamente de la Drugslib.com nu susțin medicamente, nu diagnostichează pacienții și nu recomandă terapie. Informațiile despre medicamente de la Drugslib.com sunt o resursă informațională concepută pentru a ajuta practicienii autorizați din domeniul sănătății în îngrijirea pacienților lor și/sau pentru a servi consumatorilor care văd acest serviciu ca un supliment și nu un substitut pentru expertiza, abilitățile, cunoștințele și raționamentul asistenței medicale. practicieni.

Lipsa unui avertisment pentru un anumit medicament sau combinație de medicamente nu trebuie în niciun fel interpretată ca indicând faptul că medicamentul sau combinația de medicamente este sigură, eficientă sau adecvată pentru un anumit pacient. Drugslib.com nu își asumă nicio responsabilitate pentru niciun aspect al asistenței medicale administrat cu ajutorul informațiilor furnizate de Drugslib.com. Informațiile conținute aici nu sunt destinate să acopere toate utilizările posibile, instrucțiunile, precauțiile, avertismentele, interacțiunile medicamentoase, reacțiile alergice sau efectele adverse. Dacă aveți întrebări despre medicamentele pe care le luați, consultați medicul, asistenta sau farmacistul.

Cuvinte cheie populare