Yeni bir araştırmaya göre, erken evre melanom hastaları arasında kanser nüks riskini belirlemek için yapay zeka tabanlı bir yöntem geliştiriliyor.
Massachusetts General Hospital (MGH) araştırmacıları tarafından geliştirilen yapay zeka tabanlı bir yöntem, kanser nüksü riski taşıyan erken evre melanom hastalarını belirleyebilir ve doktorlara bir hastanın ihtiyaç duyabileceği bakım düzeyine karar vermede yardımcı olabilir.
Araştırmalar, melanomla ilgili ölümlerin en yaygın olarak erken evre melanom tanısı alan ve daha sonra genellikle yayılana kadar keşfedilmeyen bir nüks yaşayan hastalarda meydana geldiğini kaydetti. Bu nedenle, yüksek nüks riski taşıyan hastaları belirlemek, hayatta kalma oranlarını artırmada önemli bir rol oynayabilir.
Bu nedenle MGH’den bir grup araştırmacı, nüks yaşama olasılığı en yüksek olan hastalara dikkat çekmek için AI tabanlı bir yöntem oluşturdu ve klinisyenleri daha agresif tedaviye ihtiyaç duyan hastalar hakkında bilgilendirilme yapılmasını sağladı. AI tabanlı yöntemi oluşturmak için araştırmacılar, 1.720 erken evre melanom hastanın verilerini topladı. Hastaların EHR’lerinden bu melanomların 36 klinik ve patolojik özelliğini tanımladılar. Bunların tümör kalınlığı ve kanser hücresi bölünme hızının en belirleyici olduğu bulundu. Bu özellikleri kullanan araştırmacılar, hastaların nüks riskini tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını eğitti ve bunları MGH’den alınan çeşitli veri setlerinde doğruladı.
Araştırmacılar, erken evre melanom nüksü riskini belirlemek için yeni makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanan kapsamlı risk tahmin platformunda, yüksek sınıflandırma seviyelerine ve olay tahminine kadar geçen süre doğruluğuna ulaştı. Sonuçlarda makine öğrenimi algoritmalarının, adjuvan immünoterapiden fayda görebilecek hastaların tanımlanmasını sağlayacak erken evre melanom nüks tahmini için klinikopatolojik özelliklerden öngörücü sinyaller çıkarabileceğini gösterdiği belirtildi.
