Mamograma dayalı bir meme kanseri risk modeli, daha iyi tarama kılavuzlarına yol açabilir

28 Ocak 2021 – Yeni makine öğrenimi algoritması Mamografi Kadınlarda meme kanseri riski, mevcut risk modellerinden daha doğru tahmin edilebilir, Dr. bir çalışma itibaren Adam Yala Ve meslektaşlarım. Dünyanın dört bir yanındaki üç büyük hastaneden alınan veri setleriyle test edilen algoritma, doktorların, yanlış pozitifleri, test maliyetlerini ve aşırı kontrolle ilişkili diğer sorunları en aza indirirken erken teşhis ihtiyacını karşılayan meme kanseri tarama kılavuzları tasarlamasına yardımcı olabilir. Mamogram, Amerika Birleşik Devletleri’nde her yıl gerçekleştirilen 39 milyondan fazla prosedürle, meme kanseri için en yaygın tarama yöntemidir. Ancak, yaygın olarak benimsenmesi tartışmasız geçmedi. Eleştirmenler, kapsamlı taramanın karşılanamaz tıbbi maliyetlere, artan hasta kaygısına ve büyük oranda yanlış pozitiflere yol açtığını iddia ediyor. Öte yandan, tekrarlanan testlerin savunucuları, tümörleri mümkün olan en kısa sürede tespit etmenin gerekli olduğunu ve anlaşmazlığın taramanın ne zaman ve ne sıklıkla başlatılacağı konusunda tutarsız yönergelere yol açtığını savunuyorlar. Yala ve diğerleri Yönergelere rehberlik eden risk modellerinin doğruluğunu iyileştirmenin daha iyi önerilere yol açabileceğini varsaymaktadır. Meme kanseri riskinin birden çok zaman noktasında, örneğin bir yıl veya 5 yıl içinde tutarlı bir şekilde değerlendirilmesi için mamogramlardan alınan verileri entegre eden Mirai adlı yeni bir model tasarladılar ve eğittiler. Amerika Birleşik Devletleri, İsveç ve Tayvan’da bulunan üç hastaneden 106.615 hastadan alınan veriler kullanılarak bağımsız olarak test edildiğinde Mirai, 5 yıl içinde kanser geliştirecek hastaların% 41,5’ini belirledi. Aksine, mevcut yaklaşımlar benzer Terrier Kosik Hibrit derin öğrenme modelleri sırasıyla hastaların sadece% 22.9 ve% 36.1’iydi. Mirai, ırklar ve etnik kökenler arasında da etkili olmuş ve geniş ve çeşitli bir nüfus için tarama kılavuzlarına rehberlik etme yeteneğini desteklemiştir.

daha fazla bilgi için: www.aaas.org