Un modèle d'apprentissage automatique peut permettre de prédire le risque de cancer du foie à l'aide d'informations cliniques de routine

Un modèle d'apprentissage automatique peut permettre de prédire le risque de cancer du foie à l'aide d'informations cliniques de routine par l'Association américaine pour la recherche sur le cancer édité par Sadie Harley, revue par Andrew Zinin Sadie Harley rédacteur scientifique Rencontrez notre équipe éditoriale Derrière notre processus éditorial André Zinin rédacteur en chef Rencontrez notre équipe éditoriale Derrière notre processus éditorial Notes des rédacteurs Cet article a été révisé selon ScienceX. processus éditorial et les politiques. Les rédacteurs ont souligné les attributs suivants tout en assurant la crédibilité du contenu : faits vérifiés publication évaluée par des pairs source fiable relire L'essentiel Ajouter comme source préférée Un modèle d'apprentissage automatique qui analyse les données démographiques des patients, les données des dossiers de santé électroniques et les résultats des analyses de sang de routine a prédit avec une grande précision le risque de carcinome hépatocellulaire (CHC) d'un patient, le type de cancer du foie le plus courant. Ce sont les conclusions d’une étude publiée dans Cancer Discovery. Les personnes considérées comme présentant un risque élevé de CHC peuvent être éligibles à un dépistage du cancer par imagerie et par sang pour permettre une détection précoce de la maladie ; cependant, les directives actuelles se concentrent sur une population restreinte et à haut risque et négligent de nombreuses personnes à risque, a expliqué Carolin Schneider, MD, co-auteure principale et correspondante, et professeure adjointe à l'Université RWTH d'Aix-la-Chapelle en Allemagne. Schneider a codirigé l'étude avec Jakob Kather, MD, MSc, professeur d'intelligence artificielle clinique à l'Université technique de Dresde, en Allemagne. Jan Clusmann, MD, est le premier auteur de l'étude et clinicien-chercheur à l'Université technique de Dresde. "Le dépistage est généralement recommandé pour les patients présentant une cirrhose hépatique confirmée ou une maladie hépatique grave, car de nombreux cas de CHC surviennent chez ces patients, mais de nombreuses personnes présentant une cirrhose non diagnostiquée ou d'autres facteurs de risque pourraient également bénéficier d'un dépistage du cancer du foie", a déclaré Schneider. D'autres facteurs qui augmentent le risque de développer un CHC chez un patient comprennent, entre autres, le fait d'être un homme, le tabagisme et une forte consommation d'alcool, a ajouté Clusmann. "Avec autant de facteurs influençant le risque, il existe un besoin urgent d'outils efficaces pour aider les cliniciens à identifier les patients à haut risque", a-t-il déclaré. "Les outils d'apprentissage automatique capables de fonctionner simultanément avec différents types de données cliniques pourraient être particulièrement utiles pour relever ce défi clinique majeur." Dans cette étude, Clusmann, Kather, Schneider et leurs collègues ont utilisé les données de la biobanque britannique pour développer des modèles d'apprentissage automatique qui analysent différents types de données cliniques afin d'évaluer le risque de CHC. La biobanque britannique contenait des données provenant de plus de 500 000 personnes au Royaume-Uni et comprenait 538 cas de CHC, dont 69 % survenaient chez des patients sans diagnostic préalable de cirrhose du foie, d'hépatite virale ou d'autres maladies chroniques du foie. Les chercheurs ont formé leurs modèles sur 80 % des données de la UK Biobank et ont effectué une première validation sur les 20 % restants.