基于ai的方法可以帮助确定黑素瘤患者最容易复发的经验
大多数死于黑色素瘤最致命的一种皮肤cancer-occur最初诊断为早期黑色素瘤的病人,然后后来经历了复发,通常是没有发现,直到它已经扩散或转移。
领导的研究小组调查人员最近在马萨诸塞州总医院(MGH)开发了一个基于人工智能的方法来预测哪些患者最可能经历复发,因此将受益于积极的治疗。
最早期的黑色素瘤患者接受手术切除癌细胞,但更先进的癌症患者经常接受免疫抑制剂检查站,这有效地加强对肿瘤细胞的免疫反应,但也带有明显的副作用。
“有迫切需要开发预测工具协助高危患者的选择来说,免疫抑制剂检查站的好处证明病态的高速率和致命的免疫不良事件观察到这类治疗,”资深作者Yevgeniy Semenov r说,医学博士,一名调查员在MGH皮肤病学系的。
“可靠的黑色素瘤复发的预测可以更精确的治疗选择免疫治疗,减少发展为转移性疾病,并改善黑色素瘤生存同时最小化接触治疗毒性。”
Semenov帮助实现这一目标,和他的同事评估基于机器学习算法的有效性,人工智能的一个分支,从病人使用数据的电子健康记录预测黑色素瘤复发。
具体来说,团队收集的1720个早期黑色素瘤- 1172质量一般的布里格姆的医疗保健系统(MGB)和548年的丹娜-法伯癌症研究所(DFCI)——36这些癌症的临床和病理特征提取电子健康记录来预测患者的复发风险的机器学习算法。算法开发和验证各种MGB和DFCI病人集,和肿瘤厚度和癌症细胞分裂率被认为是最有预测力的特性。
“我们的综合风险预测平台使用新颖的机器学习方法来确定早期黑色素瘤复发的风险达到高水平的分类和时间事件预测的准确性,”Semenov说。“我们的研究结果表明,机器学习算法可以提取预测信号从早期黑色素瘤复发预测临床病理的特点,这将使识别患者可能受益于辅助免疫治疗”。
参考:Wan G,阮N,刘F, et al。早期黑色素瘤复发的预测使用临床和病理特征。npj大致Onc。2022;6 (1):79。doi:10.1038 / s41698 - 022 - 00321 - 4
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