Исследователи разработали систему искусственного интеллекта, способную выявлять признаки рака мочевого пузыря по электронным медицинским картам. Отдельные сочетания симптомов, факторов риска, назначенных препаратов и обращений за медицинской помощью появлялись в записях пациентов за пять лет до постановки диагноза. Наиболее точные результаты модель показывала в течение последних 12 месяцев перед выявлением заболевания.
Работу провела команда Университета Плимута под руководством профессора Шан-Мина Чжоу из Центра медицинских технологий. Специалисты изучили данные почти 70 тысяч пациентов, собранные в период с 1995 по 2020 год. Сначала система PRECISE-AGZ проанализировала 48 261 возможный показатель, включая курение, физическую активность и приём лекарств, а затем выделила 38 наиболее значимых признаков.
Модель обнаружила 85% случаев рака мочевого пузыря и правильно определила отсутствие заболевания у 91% пациентов. По эффективности она превзошла действующие рекомендации Национальной службы здравоохранения Великобритании по направлению на обследование. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Biomedical Engineering, о них сообщил сайт SciTechDaily.
Рак мочевого пузыря ежегодно становится причиной примерно 220 тысяч смертей в мире. Самым известным признаком болезни считается кровь в моче, однако такой симптом встречается также при камнях в почках, проблемах с предстательной железой и других нераковых состояниях. Для подтверждения диагноза обычно проводят цистоскопию — вводят через мочеиспускательный канал тонкую трубку с камерой в мочевой пузырь.
PRECISE-AGZ оценивает не один симптом, а взаимосвязь разных сведений о здоровье пациента. Система подтвердила значение курения и крови в моче, но выявила и менее очевидные закономерности: у людей с болезнью Паркинсона или деменцией риск оказался ниже, а длительный приём тамоксифена, препарата для лечения рака молочной железы, был связан с более высоким риском. Эти наблюдения не доказывают, что указанные заболевания или лекарство предотвращают либо вызывают рак.
Отдельно модель показала, что значение крови в моче может различаться у разных групп пациентов. У мужчин с доброкачественным увеличением простаты этот признак был связан с меньшей вероятностью рака. Система разделяет пациентов на три категории: с низким риском — менее 7%, неопределённым — от 7 до 55%, и высоким — свыше 55%; людям из промежуточной группы может потребоваться наблюдение до проведения инвазивного вмешательства. Xu Wang, руководивший анализом данных, отметил: «Наше исследование показывает, что сочетание множества факторов — от истории приёма лекарств до, на первый взгляд, не связанных между собой заболеваний — способно выявлять закономерности, невидимые для традиционных методов скрининга».