Новый метод машинного обучения может избавить некоторых женщин от ненужных операций на груди

Исследовательская группа из Дартмута, возглавляемая доктором наук Саидом Хассанпуром, нашла метод машинного обучения, позволяющий прогнозировать повышение уровня АДГ до рака. Наличие этой информации может потенциально помочь клиницистам и пациентам из группы низкого риска решить, является ли активное наблюдение и гормональная терапия разумной альтернативой хирургическому удалению. Оценка модели показала, что подход команды к машинному обучению может выявить 98% всех злокачественных новообразований до операции, избавив от операции 16% женщин, которые в противном случае перенесли бы ненужную операцию по поводу доброкачественного образования. Их результаты «Прогнозирование апгрейдов атипичной гиперплазии протоков с помощью подхода машинного обучения для уменьшения ненужных хирургических иссечений» были недавно опубликованы в JCO Clinical Cancer Informatics.

«Наши результаты показывают, что существуют устойчивые клинические различия между женщинами с низким и высоким риском повышения уровня АДГ до рака на основе данных стержневой биопсии иглы, которые позволили нашей модели машинного обучения надежно прогнозировать повышение уровня злокачественности в нашем наборе данных», – говорит Хассанпур. «Это исследование также выявило важные клинические переменные, влияющие на риск повышения уровня АДГ."
Использование хирургического иссечения для исключения злокачественных новообразований небезопасно, так как 70-80% женщин подвергаются инвазивному хирургическому удалению по поводу доброкачественных образований АДГ. «Наша модель потенциально может помочь пациентам и врачам выбрать альтернативный подход к ведению пациентов с низким уровнем риска», – говорит Хассанпур. «В эпоху персонализированной медицины такие модели могут быть желательны для пациентов, которые ценят общий подход к принятию решений с возможностью выбора между хирургическим удалением для уверенности и наблюдением, чтобы избежать затрат, стресса и потенциальных побочных эффектов у женщин из группы низкого риска. для повышения уровня АДГ до рака."
Вскоре команда планирует расширить объем своей модели, включив в нее другие поражения груди с высоким риском, такие как дольчатая неоплазия, папилломы и лучевые рубцы.

Они также планируют продолжить проверку своего подхода на больших внешних наборах данных с использованием государственных и национальных регистров рака груди и сотрудничества с другими медицинскими центрами.

1 комментарий к “Новый метод машинного обучения может избавить некоторых женщин от ненужных операций на груди”

Оставьте комментарий