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  哈佛大學(xué)團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)一種預(yù)測(cè)胰腺癌風(fēng)險(xiǎn)的算法
  
  2023-05-10 來(lái)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(guó)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(xiàng)新研究，他們已開(kāi)發(fā)出一種人工智能工具，僅通過(guò)患者的病歷就能在確診前三年識(shí)別出具有高胰腺癌風(fēng)險(xiǎn)的人群。
  
  該研究結(jié)果于5月8日發(fā)表在國(guó)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(chēng)，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(xiǎn)人群方面可能很有價(jià)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(xiàng)研究中，研究人員將人工智能方法應(yīng)用于丹麥600萬(wàn)患者(24000例胰腺癌病例)(據(jù)丹麥國(guó)家患者登記處(DNPR))和美國(guó)的300萬(wàn)患者(3900例)(據(jù)美國(guó)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(cè)試了對(duì)于增量時(shí)間窗口內(nèi)癌癥發(fā)生的預(yù)測(cè)。對(duì)于36個(gè)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(gè)月內(nèi)的疾病事件時(shí)，其表現(xiàn)降至AUROC (3m) = 0.83，對(duì)于1000名50歲以上的較高風(fēng)險(xiǎn)患者，其預(yù)估的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)患者設(shè)計(jì)現(xiàn)實(shí)監(jiān)測(cè)方案的能力，通過(guò)早期發(fā)現(xiàn)這種侵襲性癌癥，可有利于延長(zhǎng)壽命并提高生活質(zhì)量。
  
  研究過(guò)程
  
  研究人員提出了一個(gè)框架，通過(guò)將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于真實(shí)世界的疾病軌跡縱向數(shù)據(jù)集，來(lái)預(yù)測(cè)低發(fā)病率但非常具有侵襲性的癌癥的風(fēng)險(xiǎn)。本研究旨在明確使用疾病事件的時(shí)間序列，并評(píng)估用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)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(cè)癌癥風(fēng)險(xiǎn)的能力。研究結(jié)果表明，使用疾病史中的時(shí)間序列作為模型輸入，而不僅僅是疾病發(fā)生的任意時(shí)間，提高了通過(guò)人工智能方法預(yù)測(cè)胰腺癌發(fā)生的能力，針對(duì)較高風(fēng)險(xiǎn)群體效果更佳。
  
  為了達(dá)到預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)潛在的現(xiàn)實(shí)預(yù)測(cè)-監(jiān)測(cè)選擇過(guò)程，該過(guò)程以真實(shí)世界的100萬(wàn)患者為樣本，其中有可用的縱向電子病歷。分析表明，通過(guò)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的ML模型對(duì)1000例高風(fēng)險(xiǎn)患者進(jìn)行預(yù)測(cè)(無(wú)數(shù)據(jù)排除，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(PPV)為0.32;12個(gè)月的預(yù)測(cè)間隔，年齡在50歲或以上)，大約320人終會(huì)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(cè)的風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)。（癌癥發(fā)生前的后3個(gè)月的癥狀被排除在訓(xùn)練輸入之外(PPV 0.07, 12個(gè)月預(yù)測(cè)間隔，年齡50歲或以上)。
  
  當(dāng)前研究中，研究人員設(shè)計(jì)了幾個(gè)版本的人工智能模型，并根據(jù)丹麥國(guó)家衛(wèi)生系統(tǒng)41年來(lái)620萬(wàn)名患者的健康記錄對(duì)它們進(jìn)行了訓(xùn)練。在這些患者中，23,985人隨著時(shí)間的推移患上了胰腺癌。在訓(xùn)練過(guò)程中，算法根據(jù)疾病軌跡識(shí)別出指示未來(lái)胰腺癌風(fēng)險(xiǎn)的模式，即患者是否具有隨著時(shí)間的推移以特定順序發(fā)生的某些條件。
  
  接下來(lái)，研究人員在一組之前從未遇到過(guò)的全新患者記錄上測(cè)試了表現(xiàn)較好的算法——一組美國(guó)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(wàn)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(guó)數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性略低。
  
  這很可能是因?yàn)槊绹?guó)的數(shù)據(jù)集是在較短的時(shí)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(gè)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(guó)數(shù)據(jù)集上從零開(kāi)始重新訓(xùn)練時(shí)，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性得到了提高。
  
  根據(jù)疾病軌跡訓(xùn)練和預(yù)測(cè)胰腺癌風(fēng)險(xiǎn)
  
  研究意義
  
  基于真實(shí)病例的人工智能可以為社區(qū)的早期癌癥檢測(cè)提供可應(yīng)用的工作流程，將治療重點(diǎn)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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