Dünyadaki insanların ölüp ölmeyeceği artık önceden belli olacak. Çok basit bir teste gireceksiniz sonrası her şey ortaya çıkacak

Yapay zeka sayesinde, yeni teşhis edilen kanser hastalarının hayatta kalma oranlarını tahmin edecek yeni bir araç ufukta görünebilir. "Hayatta kalma hesaplayıcısı" üzerine yapılan ön araştırma, yüksek tahmin doğruluğunu ortaya koyuyor ve yeni teşhis edilen hastalar için daha kişiselleştirilmiş prognozlar sunabilir.

ÇOK SAYIDA FAKTÖR VAR

Günümüzde hastaların hayatta kalma oranlarına ilişkin tahminler öncelikle kişinin kanserinin evresine ve konumuna dayanmaktadır. Amerikan Cerrahlar Koleji Kanser Programları klinik uzmanı ve Northwestern Üniversitesi McGaw Medical'de genel cerrahi asistanı olan baş çalışma yazarı Lauren Janczewski, "Hastanın hayatta kalmasını, sadece evreleme kriterlerinin ötesinde etkileyebilecek çok sayıda başka faktör var. Hastaların kanser prognozlarına ilişkin olarak neler bekleyebileceklerine dair daha kişiselleştirilmiş bir tahmin sağlamak için bu Kanser Hayatta Kalma Hesaplayıcısını geliştirmeye çalıştık" dedi.

FARKLI HASTA POPÜLASYONLARINI KAPSIYOR

Janczewski ve ekibi, Ulusal Kanser Veritabanından 2015 ve 2017 yıllarında meme, tiroid ve pankreas kanseri teşhisi konan binlerce hastadan veri topladı. American College of Surgeons ve American Cancer Society'nin ortak çabasıyla oluşturulan veri tabanı, ABD'de yeni teşhis edilen kanser vakalarının yüzde 72'sine ilişkin kayıtları içeriyor. Janczewski, prototipleri için bu üç kanser bölgesini seçtiklerini, çünkü bu bölgelerin bireyler arasında oldukça değişken hayatta kalma oranlarına sahip farklı hasta popülasyonlarını kapsadığını söyledi.

DOĞRULUĞUNU TEST ETMEK İÇİN KULLANILDI

Bu ilk aşamadan sonra, toplanan verilerin dörtte üçü, hastaların beş yıllık hayatta kalma süresi ile teşhis anındaki özellikleri arasındaki kalıpları tanıyacak makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanıldı. Verilerin diğer yüzde 25'i, tahmin modelinin hastanın hayatta kalmasını tahmin etmedeki doğruluğunu test etmek için kullanıldı. Amerikan Cerrahlar Koleji Klinik Kongresi 2023'te sunulan analizleri, 259.485 meme kanseri hastası, 76.624 tiroid kanseri hastası ve 84.514 pankreas kanseri hastasından elde edilen verileri içeriyordu. Ekip, her kanser bölgesi için teşhisten sonraki beş yılda hayatta kalmayı önemli ölçüde etkileyen birçok özellik buldu. Bunlar arasında tanı yaşı, tümör boyutu, tanıdan tedaviye kadar geçen süre ve hastanın ameliyat olup olmadığı yer alıyordu.

"SON DERECE DOĞRU"

Ekip, bu spesifik biyobelirteçleri ve tedavi değişkenlerini kullanarak, halihazırda kullanımda olan önceki hayatta kalma hesaplayıcılarından daha kapsamlı ve doğru olan, "son derece doğru" bir tahmin modeli olarak tanımladıkları şeyi yaratmayı başardı. Janczewski, ekibin bir sonraki adımının, seçilen kanser bakım merkezlerinde hesap makinesinin pilot testini tamamlamadan önce kullanıcı arayüzünü tamamlamak olduğunu söyledi. Ekip ayrıca Ulusal Kanser Veri Tabanına dahil olan diğer tüm kanser bölgelerini de sonunda eklemeyi umuyor.