Makine Öğrenimi Modeli Hepatoselüler Karsinom Riskini Tahmin Edebilir

Drugslib'i takip edin

Yazan: Elana Gotkine HealthDay Muhabiri

Amazon Big Spring Sale - Up to 40% off

Tıbbi olarak Carmen Pope, BPharm tarafından incelendi. En son 2 Nisan 2026'da güncellendi.

HealthDay aracılığıyla

2 Nisan 2026 PERŞEMBE -- 30 Mart'ta Cancer Discovery dergisinde çevrimiçi yayınlanan bir araştırmaya göre, bir makine öğrenimi modeli, rutin olarak mevcut verileri kullanarak hepatoselüler karsinom (HCC) riskini tahmin edebiliyor.

Almanya'daki RWTH Aachen Üniversite Hastanesi'nden Dr. Jan Clusmann ve meslektaşları, 983 HCC vakası olan 90.000'den fazla kişiden ileriye dönük olarak toplanan multimodal verileri kullandı. HCC risk sınıflandırması için yorumlanabilir bir makine öğrenimi çerçevesi geliştirmek amacıyla Birleşik Krallık Biobank çalışması (geliştirme grubu) ve Hepimiz Araştırma Programı (harici test grubu) genelinde. Demografi, yaşam tarzı, sağlık kayıtları, kan, genom bilimi ve metabolomik verileri de içeren veri yöntemlerinin bireysel ve kümülatif katkıları değerlendirildi.

Araştırmacılar, dahili ve harici test setlerinde nihai, rastgele orman tabanlı modellerin, halka açık tüm risk puanlarından önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini buldu. Etnik alt gruplarda sağlamlık kanıtlandı ve kapsamlı yorumlanabilirlik sağlandı.

Yine Üniversite Hastanesi RWTH Aachen'den eş-kıdemli yazar Carolin V. Schneider (MD), yaptığı bir açıklamada "Çalışmamız, yalnızca rutin olarak toplanan klinik verileri kullanarak HCC için risk sınıflandırmasını iyileştirmeye yönelik basit, kolayca kullanılabilen bir makine öğrenimi modelinin potansiyelini vurguluyor" dedi. "Modelimiz başka popülasyonlarda da doğrulanırsa, birinci basamak hekimlerinin risk altındaki hastaları etkili bir şekilde tespit etmesine ve onları karaciğer kanseri taramasına yönlendirmesine olanak tanıyacaktır. Bu, bu agresif hastalığa sahip hastalar için daha erken teşhis ve daha iyi sonuçlar sağlayabilir."

Birçok yazar biyofarmasötik endüstrisiyle bağlarını açıkladı.

Özet/Tam Metin

Sorumluluk reddi beyanı: Tıbbi makalelerdeki istatistiksel veriler genel eğilimleri sağlar ve bireylere ait değildir. Bireysel faktörler büyük ölçüde değişebilir. Bireysel sağlık hizmeti kararları için daima kişiselleştirilmiş tıbbi tavsiye alın.

Kaynak: HealthDay

Gönderildi : 2026-04-03 01:52

Devamını oku

Sorumluluk reddi beyanı

Drugslib.com tarafından sağlanan bilgilerin doğru ve güncel olmasını sağlamak için her türlü çaba gösterilmiştir. -tarihli ve eksiksizdir ancak bu konuda hiçbir garanti verilmemektedir. Burada yer alan ilaç bilgileri zamana duyarlı olabilir. Drugslib.com bilgileri Amerika Birleşik Devletleri'ndeki sağlık uygulayıcıları ve tüketiciler tarafından kullanılmak üzere derlenmiştir ve bu nedenle Drugslib.com, aksi özellikle belirtilmediği sürece Amerika Birleşik Devletleri dışındaki kullanımların uygun olduğunu garanti etmez. Drugslib.com'un ilaç bilgileri ilaçları onaylamaz, hastalara teşhis koymaz veya tedavi önermez. Drugslib.com'un ilaç bilgileri, lisanslı sağlık uygulayıcılarına hastalarıyla ilgilenme konusunda yardımcı olmak ve/veya bu hizmeti görüntüleyen tüketicilere sağlık hizmetinin uzmanlığı, becerisi, bilgisi ve muhakemesi yerine değil, tamamlayıcı olarak hizmet etmek için tasarlanmış bir bilgi kaynağıdır. uygulayıcılar.

Belirli bir ilaç veya ilaç kombinasyonu için bir uyarının bulunmaması, hiçbir şekilde ilacın veya ilaç kombinasyonunun herhangi bir hasta için güvenli, etkili veya uygun olduğu şeklinde yorumlanmamalıdır. Drugslib.com, Drugslib.com'un sağladığı bilgilerin yardımıyla uygulanan sağlık hizmetlerinin herhangi bir yönüne ilişkin herhangi bir sorumluluk kabul etmez. Burada yer alan bilgilerin olası tüm kullanımları, talimatları, önlemleri, uyarıları, ilaç etkileşimlerini, alerjik reaksiyonları veya olumsuz etkileri kapsaması amaçlanmamıştır. Aldığınız ilaçlarla ilgili sorularınız varsa doktorunuza, hemşirenize veya eczacınıza danışın.

Popüler Anahtar Kelimeler