وأراد الباحثون، إلى جانب الدكتور ليمور أبلباوم، من كلية الطب بجامعة هارفارد وأخصائي علاج الأورام بالإشعاع، تشخيص سرطان البنكرياس، والذي عادة ما يكون من الصعب اكتشافه في مراحله المبكرة.
وأنشأوا برنامجين حاسوبيين، يطلق عليهما "PRISM" الشبكة العصبية ونموذج الانحدار اللوجستي، للمساعدة في تحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية. وكان أداء هذه البرامج أفضل من الأساليب الحالية.
واستخدم الفريق قاعدة بيانات كبيرة تضم أكثر من خمسة ملايين مريض من مؤسسات رعاية صحية مختلفة في الولايات المتحدة.
ويستخدم النظام الجديد شبكات عصبية اصطناعية للعثور على أنماط معقدة في البيانات، ويعطي درجة خطورة لاحتمالية الإصابة بسرطان البنكرياس. ويستخدم الانحدار اللوجستي لإجراء تحليل أبسط، وإنشاء درجة احتمالية بناء على المعلومات نفسها، ما يوفر تقييما شاملا للطرق المختلفة للتنبؤ بمخاطر الإصابة بسرطان البنكرياس باستخدام بيانات السجل الصحي الإلكتروني نفسها.
وقال كاي جيا، طالب دكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CSAIL وكبير معدي الورقة: "إن نموذج التعلم الآلي المتكامل مع نظام السجلات الصحية الإلكترونية يمكن أن يمكّن الأطباء من التنبيهات المبكرة للمرضى المعرضين لمخاطر عالية، ما يحتمل أن يتيح التدخلات قبل ظهور الأعراض بوقت طويل".
وعند مقارنة البرامج الجديدة بطرق الفحص القياسية، تمكن نموذج PRISM من اكتشاف 35% من حالات سرطان البنكرياس، في حين تمكنت الطرق المعتادة من اكتشاف 10% فقط.
نشرت الدراسة في مجلة eBioMedicine.
المصدر: interesting engineering