Conform Mediafax: Inteligența artificială ar putea revoluționa depistarea cancerului de vezică urinară, oferind posibilitatea identificării timpurii a pacienților cu risc crescut. O echipă de cercetători de la Universitatea din Plymouth a dezvoltat un model AI, denumit PRECISE-AGZ, care a analizat aproape 70.000 de dosare medicale din Țara Galilor, colectate între 1995 și 2020. Sistemul a evaluat peste 48.000 de indicatori medicali, inclusiv factori legați de stilul de viață, tratamente administrate, alte boli și simptome.
Identificarea precoce prin inteligența artificială
Modelul AI PRECISE-AGZ a reușit să identifice 38 de caracteristici relevante pentru estimarea riscului de cancer de vezică urinară. Rezultatele studiului, publicat în revista IEEE Transactions on Biomedical Engineering, arată că sistemul a identificat corect aproximativ 85% dintre pacienții diagnosticați cu această boală și a clasificat corect 91% dintre persoanele care nu aveau afecțiunea. Un aspect remarcabil al cercetării este descoperirea unor semnale medicale în dosarele pacienților care puteau apărea cu până la cinci ani înainte de confirmarea bolii.
Combinația de indicatori utilizată de model a permis, în unele cazuri, identificarea pacienților cu risc cu până la 12 luni înainte de diagnostic. Este important de menționat că, deși AI poate identifica tipare statistice în datele medicale, ea nu poate prezice cu exactitate dacă o persoană va dezvolta cancer peste cinci ani. Rolul principal al sistemului este de a ajuta la recunoașterea mai rapidă a persoanelor care necesită investigații suplimentare.
Semne cunoscute și asocieri neașteptate
Hematuria, prezența sângelui în urină, rămâne un semnal important pentru medicii oncologi, însă poate fi asociată și cu alte afecțiuni, precum pietrele la rinichi sau problemele de prostată. Studiul sugerează că semnificația hematuriei poate varia în funcție de istoricul medical complet al pacientului. De exemplu, la bărbați, asocierea dintre sângele în urină și hiperplazia benignă de prostată a fost legată de un risc mai redus de cancer de vezică urinară.
Inteligența artificială nu s-a limitat însă la simptomele cunoscute, analizând combinații de factori medicali care nu sunt utilizați în mod obișnuit în evaluarea riscului. Printre asocierile neașteptate descoperite se numără o legătură între riscul estimat de cancer de vezică urinară și anumite boli sau tratamente. Pacienții cu Parkinson sau demență au prezentat un risc mai redus, în timp ce utilizarea pe termen lung a Tamoxifenului, un medicament utilizat în tratamentul cancerului de sân, a fost asociată cu un risc mai mare. Cercetătorii subliniază că aceste rezultate indică simple asocieri observate în date, necesitând investigații suplimentare pentru a identifica eventuale explicații biologice.
Potențialul sistemului și limitele actuale
Modelul AI a clasificat pacienții în trei categorii de risc: scăzut (sub 7%), incert (între 7% și 55%) și ridicat (peste 55%). Această clasificare ar putea facilita trimiterea către investigații a persoanelor cu probabilitate crescută de a dezvolta boala. În prezent, confirmarea cancerului de vezică urinară necesită proceduri invazive precum cistoscopia. Validarea modelului în studii suplimentare ar putea optimiza selectarea pacienților pentru aceste proceduri, reducând, eventual, investigațiile inutile.
Deși promițătoare, cercetarea se află încă în etapa de evaluare. O limită importantă este faptul că toate datele analizate provin dintr-o singură bază de date din Țara Galilor. Performanța modelului trebuie verificată pe diverse populații și în diferite sisteme medicale înainte ca tehnologia să poată fi utilizată pe scară largă. Cancerul de vezică urinară este al nouălea cel mai frecvent tip de cancer la nivel mondial, cu aproximativ 614.000 de cazuri noi înregistrate în 2022. Lipsa unui program de screening de rutină pentru populația generală face ca metodele de depistare timpurie să fie de o importanță deosebită. Deocamdată, modelul AI rămâne un instrument de cercetare, nefiind disponibil ca test medical pentru pacienți.
Sursa: Mediafax
