У людей с язвенным колитом (ЯК), хроническим воспалительным заболеванием кишечника, вероятность развития колоректального рака в четыре раза выше, чем у населения в целом. Дисплазия низкой степени (ДНС) — аномальные или предраковые поражения — может быть ранним предупреждающим признаком, но лишь небольшая часть случаев ЯК с ДНС прогрессирует до рака. Это затрудняет принятие врачами и пациентами обоснованных решений относительно лечения, начиная от дальнейшего наблюдения и заканчивая профилактической операцией.
Новое исследование, проведенное учеными из Калифорнийского университета в Сан-Диего, показало, что искусственный интеллект (ИИ) в сочетании с биостатистическими моделями оценки риска может точно предсказать, у каких пациентов с язвенным колитом низкой степени тяжести наиболее высока вероятность развития рака. Полученные результаты потенциально могут значительно улучшить консультирование пациентов, принятие решений и своевременное последующее наблюдение. Исследование было опубликовано 17 февраля в журнале Clinical Gastroenterology and Hepatology.
Исследователи создали полностью автоматизированный рабочий процесс на основе искусственного интеллекта для анализа медицинских записей за прошлые периоды, включая заключения о колоноскопии и патологоанатомических исследованиях, 55 000 пациентов системы здравоохранения Министерства по делам ветеранов США (VA) с целью выявления пациентов с язвенным колитом низкой степени тяжести и оценки их индивидуального риска развития рака. Этот набор данных является крупнейшим в своем роде в США.
« Крупные языковые модели точно определяли факторы риска развития колоректального рака, связанного с колитом, — такие как размер очага дисплазии низкой степени, наличие множественных очагов и степень воспаления толстой кишки — на основе самих клинических записей», — сказал Кит Куртиус, доктор философии, доцент кафедры медицины в Отделе биомедицинской информатики Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего и сотрудник Онкологического центра Мура.
Рабочий процесс ИИ и прогнозы статистической модели риска:
- Пациентов правильно разделили на пять категорий риска на основе четырех установленных факторов: размер дисплазии, полнота и видимость резекции поражения, количество диспластических очагов и тяжесть воспаления.
- Более десяти лет после постановки диагноза с высокой точностью сопоставлялись с реальными результатами лечения пациентов.
- Почти половину пациентов отнесли к группе наименьшего риска, правильно определив, что почти 99% из них избегут диагноза рака в течение двух лет.
Благотворное влияние на качество медицинской помощи пациентам
Исследование показывает, что модели искусственного интеллекта могут естественным образом интегрироваться в клинические рабочие процессы, предлагая точную автоматизированную оценку рисков для принятия решений врачами и пациентами — от выбора времени следующей колоноскопии до рассмотрения вопроса о хирургическом вмешательстве — одновременно снижая нагрузку на медицинские бригады.
«В настоящее время процесс консультирования людей об уровнях риска в некоторой степени субъективен, и у врачей недостаточно данных, чтобы подтвердить свои ощущения», — сказал Куртиус. «Этот алгоритм искусственного интеллекта мог бы анализировать клинические записи и определять ваш показатель риска, а не просто предоставлять список факторов риска без возможности преобразовать его в числовое значение во время визита пациента».
Эта технология также может помочь выявлять пациентов, которым необходимо повторно обратиться в клинику, что позволит предотвратить задержки в проведении повторных колоноскопий, которые являются одной из основных причин развития колоректального рака.
Следующие шаги включают проверку инструмента искусственного интеллекта на группах пациентов за пределами системы VA, а также учет новых факторов риска и генетической информации о пациентах.
«Мы знаем, что геномика играет важную роль в прогрессировании рака», — сказал Куртиус.
