Nové algoritmy mohou pomoci GPS předpovídat, který z jejich pacientů má nediagnostikovanou rakovinu

Dva nové pokročilé prediktivní algoritmy používají informace o zdravotních stavech člověka a jednoduchých krevních testech k přesnému předpovídání šance pacienta na v současné době nediagnostikované rakoviny, včetně těžko diagnostikovatelné rakoviny jater a ústních. Nové modely by mohly revolucionizovat, jak je rakovina detekována v primární péči, a usnadnit pacientům při léčbě v mnohem dřívějších stádiích.

NHS v současné době využívá predikční algoritmy, jako je skóre QCancer, ke kombinování relevantních informací z údajů o pacientech a identifikaci jednotlivců, kteří jsou považováni za vysoké riziko, že bude mít v současné době nediagnostikovanou rakovinu, což umožňuje GPS a specialistům, aby je zavolat k dalšímu testování.

Vědci z Londýnské univerzity Queen Mary a University of Oxford použili anonymizované elektronické zdravotní záznamy o více než 7,4 milionu dospělých v Anglii k vytvoření dvou Nové algoritmy které jsou mnohem citlivější než stávající modely a které by mohly vést k lepšímu klinickému rozhodování a potenciálně dřívější diagnóze rakoviny.

Práce byla zveřejněna v Přírodní komunikace.

Důležité, kromě informací o věku pacienta, Rodinná historieNové algoritmy zahrnuly výsledky sedmi rutin, lékařské diagnózy, symptomy a obecné zdraví krev Testy (které měří úplný krevní obraz člověka a testují funkci jater) jako biomarkery ke zlepšení včasné diagnostiky rakoviny.

Ve srovnání se stávajícími algoritmy QCancer nové modely identifikovaly čtyři další zdravotní stavy spojené se zvýšeným rizikem 15 různých rakovin, včetně těch, které ovlivňují jatery, ledviny a slinivku. Byly také nalezeny dvě další asociace pro rodinnou anamnézu s rakovinou plic a rakovinou krve a sedm nových příznaků obav (včetně svědění, modřin, bolesti zad, chrapování, nadýmání, břišní hmoty, tmavá moč) byly identifikovány jako spojené s více typy rakoviny.

Tyto výsledky ukázaly, že nové algoritmy nabízejí mnohem vylepšené diagnostické schopnosti a ve skutečnosti jsou v současné době jediné, v nichž lze použít primární péče Nastavení pro odhad pravděpodobnosti, že bude mít současný, ale dosud nediagnostikovaný rakovina jater.

Profesorka Julia Hippisley-Coxová, profesorka klinické epidemiologie a prediktivní medicíny na Londýnské univerzitě Queen Mary, a vedoucí autor studie, uvedla: „Tyto algoritmy jsou navrženy tak, aby byly vloženy do klinických systémů a používaly se během rutinních konzultací GP.

„Používají stávající výsledky krevních testů, které jsou již v záznamech pacientů, což z něj činí cenově dostupný a efektivní přístup, aby pomohl NHS splnit své cíle a zlepšit svůj záznam o diagnostice rakoviny brzy do roku 2028.“

Dr. Carol Coupland, senior researcher at the Queen Mary University of London and Emeritus Professor of Medical Statistics in Primary Care at the University of Nottingham, and co-author, said, „These new algorithms for assessing individuals‘ risks of having currently undiagnosed cancer show improved capability of identifying people most at risk of having one of 15 types of cancer based on their symptoms, blood test results, lifestyle factors and other information recorded in their medical records.

„Nabízejí potenciál pro umožnění dřívějších diagnóz rakoviny u lidí od 18 let, včetně některých vzácných typů rakovina“