Головна

Алгоритм прогнозує ранній ризик смертності при початку хіміотерапії

30 липня 2018 р 13:46

Алгоритм машинного навчання, Який вікорістовує дані з Електрон медичний запісів (ЄМЗ), может точно Передбачити Ранній ризики смертності у пацієнтів з раком, Які збіраються пройти хіміотерапію, показує ретроспективний когортного дослідження.

Для Отримання информации о том, як проводять лікування раку хіміотерапією в Ізраїлі Кращі фахівці країни, заліште замовлення и ми зв'яжемося з Вами найближче годиною.

«Нова хіміотерапія є критичним подією в Траєкторії хвороби від раку, и об'єктивні передбачення короткостроковій смертності в цею годину могут буті Корисні лікарям и пацієнтам декількома способами», - сказав старший автор Зіад Обермайер, MD, MPhil, Brigham и Women's Hospital и Гарвардський медична школа, Бостон, Массачусетс и колеги.

«Ця модель добре зарекомендувала себе в різніх типах раку, раси, статі та других демографічніх Даних», - пишуть смороду.

«ОЦІНКИ були точними для схем хіміотерапії з паліатівнім и цілющім призначення, для пацієнтів з раком ранньої и віддаленій стадії, а такоже для пацієнтів, Які отримувалася схеми клінічніх випробувань, введені через кілька років после навчання моделі», - додаються смороду.

Подальші дослідження необхідні для визначення того, Наскільки доцільно застосовуваті цею алгоритм в других клінічніх условиях, смороду застерігають.

Дослідження Було опубліковане 27 липня в JAMA Network Open.

Для їх Вивчення група проаналізувала дані від ЄМЗ для всіх пацієнтів, что проходять хіміотерапію в Дана-Фарбер / Бригама и жіночому онкологічному центрі в Бостоні, штат Массачусетс.

«Ми виявило 26 946 пацієнтів, Які ініціювалі 51 774 дискретних курсу хіміотерапії з 2004 по 2014 рік», - пишуть досліднікі.

Середній вік групи стає 58,7 року, 61,1% - жінки, 86,9% - білі.

Во время качана хіміотерапії у 59,4% булу хвороба на віддаленій стадії.

Повідомляючі про результати только по моделі валідації, а не по моделі дерівації, на Якій вона булу засновано, досліднікі заявляють, что Загальний 30-денний рівень смертності стають 2,1% среди 9114 пацієнтів, включених в набір валідації.

«Модель точно передбача 30-денну смертність для всіх пацієнтів Незалежності від мети хіміотерапії», стверджують авторизованого.

Серед пацієнтів, что проходять паліатівну хіміотерапію - для кого прогностічні ОЦІНКИ будут особливо Важливі, модель такоже добро працює.

Досліднікі такоже вікорістовувалі модель для ранжірування окремий пацієнтів з паліатівної хіміотерапією для раннього ризики смертності на 30 днів.

У Цій підгрупі пацієнтів смороду виявило, что 30-денна смертність склалось 22,6% среди децілів Найвищого ризики прогнозованого ризики проти 0% для пацієнтів в деціле з найніжчім рівнем ризики.

Потім команда вікорістовувала модель для прогнозування ризики смертності на 180 днів.

Серед усіх пацієнтів, включених в набір валідації, загальна смертність в течение 180 днів становила 18,4%; среди пацієнтів, Які зізналася паліатівної хіміотерапії, смертність в течение 180 днів булу вищє - 27,9%.

«Модельні передбачення про 30-денний смертності такоже були точними провіснікамі смертності на 180 днів», - відзначають досліднікі.

Знову ж таки, для ранжірування в деціле Найвищого ризики смертність на 180 днів склалось 74,8%, в порівнянні з 0,2% среди пацієнтів, что знаходяться в деціле з найніжчім рівнем ризики.

Досліднікі такоже застосувались модель до пацієнтів з дистанційною стадією захворювання. У Цій підгрупі середній 30-денний рівень смертності стають 2,9%.

Однако знову ризики смертності в 30 днів БУВ значний вищє - у 22,7% среди пацієнтів з децілів з Найвищого рівнем ризики в порівнянні з 0% среди децілів з найніжчім рівнем ризики.

Даже коли модель булу Використана для експериментального схем хіміотерапії, почату з 2012 по 2014 рік, передбача точність моделі валідації булу дуже скроню, при AUC 0,942, відзначають досліднікі. Це незважаючі на ті, Що модель, яка вікорістовується для навчання алгоритму, что НЕ піддавалася ЦІМ новим схемам.

Аналізуючі пацієнтів только з дистанційною стадією, авторизованого порівнялі ефективність своєї моделі з двома зовнішнімі оцінкамі смертності - данімі рандомізованого контрольованого дослідження (РСІ) и данімі реєстрів епіднагляду, епідеміології и кінцевіх результатів (SEER).

Досліднікі відзначають, что дані з РСІ и реєстру SEER часто Використовують лікарями для Отримання прогнозів смертності.

«Загальна оцінка AUC для РСІ склалось 0,555 ... в порівнянні з 0,771 для оцінок на основе моделей», - повідомляють командіровку.

Модельні передбачення аналогічнім чином перевершив ОЦІНКИ SEER для 1-річної смертності для тих же пацієнтів.

Автори дослідження відзначають, что, щоб буті корисностей, прогностічні моделі повінні помочь лікарям прійматі основоположні решение в повсякденній клінічній практике.

Смороду пріпускають, что алгоритм машинного навчання, такий як его власний, Який может ідентіфікуваті Хворов на рак з високим ризики ранньої смертності, может помочь у прійнятті РІШЕНЬ пацієнта и лікаря про ініціювання хіміотерапії и плануванні попередньої допомоги ».

Джерело: https://www.medscape.com/viewarticle/899893

ЗАЯВКА НА лікування

Відправляючі форму Ві погоджуєтеся з політікою конфіденційності

Коментарі

Поки коментарів немає

новий коментар

обов'язково

обов'язково (Не публікується)