Health

AI-tool voorspelt nauwkeurig hergroei van tumoren bij kankerpatiënten | Kanker

Artsen en wetenschappers hebben een kunstmatige-intelligentietool ontwikkeld die nauwkeurig kan voorspellen hoe groot de kans is dat tumoren terugkeren bij kankerpatiënten na een behandeling.

De doorbraak, die door klinische oncologen als “spannend” wordt beschreven, zou een revolutie teweeg kunnen brengen in de monitoring van patiënten. Hoewel de therapeutische vooruitgang in de afgelopen jaren de overlevingskansen heeft vergroot, is er altijd een risico dat de ziekte terugkeert.

Follow-up van patiënten na de behandeling is essentieel om ervoor te zorgen dat een eventuele recidief van kanker met spoed wordt behandeld. Momenteel vertrouwen artsen echter vaak op traditionele methoden, waaronder methoden die zijn gericht op de aanvankelijke hoeveelheid en verspreiding van kanker, om te voorspellen hoe het met een patiënt in de toekomst zal gaan.

Vandaag heeft een eerste wereldwijde studie onder leiding van de Royal Marsden NHS Foundation Trust, het Institute of Cancer Research London en Imperial College London een model geïdentificeerd dat gebruik maakt van machine learning – een soort AI – dat het risico op terugkeer van kanker kan voorspellen en het ook kan doen. beter dan bestaande methoden.

“Dit is een belangrijke stap voorwaarts om AI te kunnen gebruiken om te begrijpen welke patiënten het meeste risico lopen op terugkeer van kanker en om die terugval eerder te detecteren, zodat herbehandeling effectiever kan zijn”, zegt Dr. Richard Lee, consulterend arts. in ademhalingsgeneeskunde en vroege diagnose bij de Royal Marsden NHS Foundation Trust.

Lee, de hoofdonderzoeker van de OCTAPUS-AI-studie, vertelde de Guardian dat dit van vitaal belang zou kunnen zijn, niet alleen voor het verbeteren van de resultaten voor kankerpatiënten, maar ook voor het verminderen van hun angsten, waarbij terugval voor velen “een belangrijke bron van angst” is. “We hopen de grenzen te verleggen om de zorg voor kankerpatiënten te verbeteren, hen te helpen langer te leven en de impact van de ziekte op hun leven te verminderen.”

De AI-tool kan leiden tot eerdere detectie van recidieven bij patiënten die geacht worden een hoog risico te lopen, waardoor ze een meer urgente behandeling krijgen, maar het kan ook leiden tot minder onnodige vervolgonderzoeken en ziekenhuisbezoeken. met een laag risico.

“Het verminderen van het aantal scans dat in deze omgeving nodig is, kan helpen, en ook de blootstelling aan straling, ziekenhuisbezoeken verminderen en waardevolle NHS-middelen efficiënter gebruiken”, zei Lee.

In de retrospectieve studie ontwikkelden artsen, wetenschappers en onderzoekers een machine learning-model om te bepalen of het patiënten met niet-kleincellige longkanker (NSCLC) met een risico op herhaling na radiotherapie nauwkeurig kon identificeren. Machine learning is een vorm van AI waarmee software automatisch resultaten kan voorspellen.

Longkanker is ‘s werelds belangrijkste doodsoorzaak door kanker en is verantwoordelijk voor iets meer dan een vijfde (21%) van de sterfgevallen door kanker in het VK. NSCLC is verantwoordelijk voor bijna vijf zesde (85%) van de gevallen van longkanker, en wanneer het vroeg wordt ontdekt, is de ziekte vaak te genezen. Meer dan een derde (36%) van de patiënten met NSCLC ervaart echter een recidief in het VK.

De onderzoekers gebruikten klinische gegevens van 657 NSCLC-patiënten die in vijf Britse ziekenhuizen werden behandeld om hun model te versterken – en voegden gegevens toe over verschillende prognostische factoren om het risico op herhaling van een patiënt beter te voorspellen.

Deze omvatten leeftijd, geslacht, BMI, rookstatus, intensiteit van bestralingstherapie en tumorkenmerken van de patiënt. De onderzoekers gebruikten vervolgens het AI-model om de patiënten in te delen in laag en hoog risico op recidief, de tijdsduur die ze zouden kunnen ervaren voor een recidief, en algehele overleving twee jaar na de behandeling.

De tool bleek nauwkeuriger te zijn in het voorspellen van uitkomsten dan traditionele methoden. De resultaten van de studie, ondersteund door de Royal Marsden Cancer Charity en het National Institute for Health Research, zijn gepubliceerd in het Lancet-tijdschrift eBioMedicine.

“Op dit moment is er geen gedefinieerd kader voor het monitoren van patiënten met niet-kleincellige longkanker na bestralingstherapie in het VK”, zegt Dr. Sumeet Hindocha, hoofdonderzoeker, Clinical Oncology Registrar bij Royal Marsden en Imperial College London. “Dat betekent dat er variaties zijn in het type en de frequentie van monitoring die patiënten ontvangen … Het gebruik van AI met gezondheidsgegevens kan de oplossing zijn.

“Omdat dit soort gegevens direct beschikbaar zijn, kan deze methodologie worden gerepliceerd in verschillende gezondheidssystemen.”

De studie is “een opwindende eerste stap” in de richting van het nationaal en internationaal inzetten van een hulpmiddel om de monitoring van kankerpatiënten na de behandeling te begeleiden, voegde Hindocha eraan toe.

About the author

samoda

Leave a Comment