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  哈佛大學(xué)團(tuán)隊合作開發(fā)一種預(yù)測胰腺癌風(fēng)險的算法
  
  2023-05-10 來源：轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)網(wǎng)
  
  近日，根據(jù)哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院，哥本哈根大學(xué)的研究人員與波士頓退伍軍人醫(yī)療保健系統(tǒng)、美國丹娜·法伯癌癥研究所和哈佛大學(xué)陳曾熙公共衛(wèi)生學(xué)院合作進(jìn)行的一項新研究，他們已開發(fā)出一種人工智能工具，僅通過患者的病歷就能在確診前三年識別出具有高胰腺癌風(fēng)險的人群。
  
  該研究結(jié)果于5月8日發(fā)表在國際知名期刊《Nature Medicine》雜志上，標(biāo)題為“A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories”。研究人員稱，研究結(jié)果表明，利用人工智能的人群篩查在發(fā)現(xiàn)疾病高風(fēng)險人群方面可能很有價值，并且可以加快發(fā)現(xiàn)一種經(jīng)常在晚期才能確診的疾病，通常這種疾病的治療效果較差，結(jié)果也很糟糕。
  
  研究背景
  
  胰腺癌是一種侵襲性疾病，通常出現(xiàn)較晚，預(yù)后較差，需要早期就要發(fā)現(xiàn)。在這項研究中，研究人員將人工智能方法應(yīng)用于丹麥600萬患者(24000例胰腺癌病例)(據(jù)丹麥國家患者登記處(DNPR))和美國的300萬患者(3900例)(據(jù)美國退伍軍人事務(wù)部(US- VA))的臨床數(shù)據(jù)。研究人員根據(jù)臨床歷史中的疾病代碼序列訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并測試了對于增量時間窗口內(nèi)癌癥發(fā)生的預(yù)測。對于36個月內(nèi)發(fā)生的癌癥，較佳DNPR模型的表現(xiàn)為受試者工作特征(AUROC)曲線下面積= 0.88，當(dāng)排除癌癥診斷前3個月內(nèi)的疾病事件時，其表現(xiàn)降至AUROC (3m) = 0.83，對于1000名50歲以上的較高風(fēng)險患者，其預(yù)估的相對風(fēng)險為59。應(yīng)用于US-VA的丹麥模型交叉數(shù)據(jù)表現(xiàn)較差(AUROC = 0.71)，需要再次訓(xùn)練才能提高表現(xiàn)(AUROC = 0.78, AUROC (3m) = 0.76)。這些數(shù)據(jù)結(jié)果提高了為高風(fēng)險患者設(shè)計現(xiàn)實監(jiān)測方案的能力，通過早期發(fā)現(xiàn)這種侵襲性癌癥，可有利于延長壽命并提高生活質(zhì)量。
  
  研究過程
  
  研究人員提出了一個框架，通過將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于真實世界的疾病軌跡縱向數(shù)據(jù)集，來預(yù)測低發(fā)病率但非常具有侵襲性的癌癥的風(fēng)險。本研究旨在明確使用疾病事件的時間序列，并評估用于風(fēng)險預(yù)測的疾病軌跡結(jié)束和癌癥發(fā)生之間的間隔增加的預(yù)測癌癥風(fēng)險的能力。研究結(jié)果表明，使用疾病史中的時間序列作為模型輸入，而不僅僅是疾病發(fā)生的任意時間，提高了通過人工智能方法預(yù)測胰腺癌發(fā)生的能力，針對較高風(fēng)險群體效果更佳。
  
  為了達(dá)到預(yù)測準(zhǔn)確，研究人員設(shè)計了一個潛在的現(xiàn)實預(yù)測-監(jiān)測選擇過程，該過程以真實世界的100萬患者為樣本，其中有可用的縱向電子病歷。分析表明，通過對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的ML模型對1000例高風(fēng)險患者進(jìn)行預(yù)測(無數(shù)據(jù)排除，陽性預(yù)測值(PPV)為0.32;12個月的預(yù)測間隔，年齡在50歲或以上)，大約320人終會患上胰腺癌。其中一些可能已經(jīng)分配給醫(yī)生密切監(jiān)測的風(fēng)險因素,如慢性胰腺炎。然而，其中一小部分將被新確定為高風(fēng)險。（癌癥發(fā)生前的后3個月的癥狀被排除在訓(xùn)練輸入之外(PPV 0.07, 12個月預(yù)測間隔，年齡50歲或以上)。
  
  當(dāng)前研究中，研究人員設(shè)計了幾個版本的人工智能模型，并根據(jù)丹麥國家衛(wèi)生系統(tǒng)41年來620萬名患者的健康記錄對它們進(jìn)行了訓(xùn)練。在這些患者中，23,985人隨著時間的推移患上了胰腺癌。在訓(xùn)練過程中，算法根據(jù)疾病軌跡識別出指示未來胰腺癌風(fēng)險的模式，即患者是否具有隨著時間的推移以特定順序發(fā)生的某些條件。
  
  接下來，研究人員在一組之前從未遇到過的全新患者記錄上測試了表現(xiàn)較好的算法——一組美國退伍軍人健康管理局的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含近300萬份記錄，跨越21年，其中包含3864名被診斷患有胰腺癌的人。該工具在美國數(shù)據(jù)集上的預(yù)測準(zhǔn)確性略低。
  
  這很可能是因為美國的數(shù)據(jù)集是在較短的時間內(nèi)收集的，并且包含了一些不同的患者群體概況-丹麥數(shù)據(jù)集中的整個丹麥人口與退伍軍人事務(wù)部數(shù)據(jù)集中的現(xiàn)任和前任軍事人員。當(dāng)該算法在美國數(shù)據(jù)集上從零開始重新訓(xùn)練時，其預(yù)測準(zhǔn)確性得到了提高。
  
  根據(jù)疾病軌跡訓(xùn)練和預(yù)測胰腺癌風(fēng)險
  
  研究意義
  
  基于真實病例的人工智能可以為社區(qū)的早期癌癥檢測提供可應(yīng)用的工作流程，將治療重點從晚期癌癥轉(zhuǎn)移到早期癌癥，提高患者的生活質(zhì)量并提高癌癥治療的收益/成本比。
  
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