Merkittävässä tutkimuksessa, joka julkaistiin äskettäin Endocrinology-lehdessä, esitellään uusi koneoppimismalli (ML), joka voisi mullistaa etäpesäkkeiden (DM) riskin ennustamisen medullaarisen kilpirauhassyövän (MTC) yhteydessä. Hyödyntämällä tietoja National Institutes of Healthin Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) -tietokannasta tutkijat ovat kehittäneet vahvan ML-algoritmin, joka pystyy tarkasti arvioimaan DM:n todennäköisyyden MTC-potilailla.
Tutkimuksessa analysoitiin yli 2000 MTC-potilaan demografisia tietoja ajanjaksolla 2004-2015. Perinteistä logistista regressioanalyysiä (LR) käytettiin tutkimaan kliinisen patologisen luonteenpiirteiden ja DM:n yhteyttä MTC:ssä. Tämän analyysin avulla tunnistettiin useita DM:n ennustavia tekijöitä, kuten ikä, sukupuoli, kasvaimen koko, extrathyroidal extension ja imusolmukemetastaasit.
ML-mallien suorituskyvyn arvioimiseksi hyödynnettiin tarkkuutta, precision, recall rate, F1-pisteytystä sekä alueen laajuutta käyrän alle (AUC), jonka perusteella vertailtiin kuutta testattua ML-mallia. Random forest (RF) -algoritmi erottui tehokkaimpana DM-riskin ennustamisessa MTC:ssä. RF-malli osoitti ylivoimaista suorituskykyä perinteiseen binääristä LR-mallia vertailtaessa, saavuttaen korkeamman tarkkuuden, precisionin, recall rateen, F1-pisteytyksen ja AUC:n.
Tämä uraauurtava tutkimus korostaa RF ML -mallin potentiaalia parantaa kliinistä päätöksentekoa MTC-potilaiden osalta. DM-riskin tarkalla ennustamisella lääkärit voivat antaa paremmin perusteltuja hoitosuosituksia, mikä mahdollisesti johtaa parantuneisiin hoitotuloksiin ja elossaololukuihin. Lisäksi tutkimus osoittaa ML-algoritmien voiman arvokkaiden tietojen etsimisessä laajoista lääketieteellisistä tietokannoista, mikä avaa tien edistyneemmille ennustavaan lääketieteeseen.
Vaikka perinteiset LR-analyysit ovat aikaisemmin tarjonneet arvokasta tietoa, RF ML -mallin käyttöönotto tarjoaa uudenlaisen näkökulman DM-riskin monipuoliseen ennustamiseen MTC:ssä. Tämä tutkimus avaa uuden aikakauden syövän ennustamisen alalla ja kannustaa tutkimaan ML-tekniikoita myös muilla syöpäalueilla. ML-algoritmien jatkuvasti kehittyessä ja tarkentuessa tulevaisuus lupaa hyvää näiden teknologioiden hyödyntämisessä potilashoidon parantamiseksi ja hoitotulosten edistämiseksi.
Artikkelin perusteella koostettu UKK:
1. Mikä on tutkimuksen pääpaino?
Tutkimus keskittyy koneoppimismalliin (ML), joka ennakoi etäpesäkkeiden (DM) riskiä medullaarisessa kilpirauhassyöpässä (MTC) potilailla.
2. Miten ML-malli kehitettiin?
Tutkijat hyödynsivät National Institutes of Healthin Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) -tietokantaa kehittääkseen vahvan ML-algoritmin. Algoritmi analysoi yli 2000 MTC-potilaan demografisia tietoja vuosien 2004 ja 2015 välillä.
3. Mitkä olivat joitakin DM:n ennustavia tekijöitä analyysissä?
Analyysissä havaittiin useita MTC:n DM-riskiä ennustavia tekijöitä, kuten ikä, sukupuoli, kasvaimen koko, extrathyroidal extension ja imusolmukemetastaasit.
4. Minkä ML-mallin suoritus oli paras DM-riskin ennustamisessa MTC:ssä?
Kuuden testatun ML-mallin joukosta random forest (RF) -algoritmi osoitti korkeimman tarkkuuden, precisionin, recall rateen, F1-pisteytyksen ja alueen laajuuden käyrän alle (AUC).
5. Kuinka RF ML -malli voi parantaa kliinistä päätöksentekoa MTC-potilaiden osalta?
Ennustaessaan tarkasti DM-riskejä, RF ML -malli tarjoaa lääkäreille arvokasta tietoa, jonka avulla voidaan tehdä paremmin perusteltuja hoitosuosituksia. Tämä voi johtaa parannettuihin tuloksiin ja elossaololukuihin MTC-potilaille.
6. Millainen on tämän tutkimuksen merkitys?
Tämä uraauurtava tutkimus korostaa ML-mallien, erityisesti RF-algoritmin, potentiaalia ennustavan lääketieteen parantamisessa syöpäpotilaiden osalta. Se myös korostaa ML-algoritmien voimaa lääketieteellisistä tietokannoista saatavan tiedon hyödyntämisessä.
Määrittelyt:
– Koneoppiminen (ML) – Tutkimusalalla, joka keskittyy algoritmien ja tilastollisten mallien kehittämiseen ja mahdollistaa tietokoneiden oppimisen ja ennustamisen päättelemällä ilman, että ne ohjelmoitaisiin nimenomaisesti siihen.
– Etäpesäkkeet (DM) – Syöpäsolujen leviäminen alkuperäisestä leesiosta (ensisijainen kasvain) kehon kaukaisiin osiin.
– Medullaarinen kilpirauhassyöpä (MTC) – Kilpirauhasen harvinaisempi muoto, joka syntyy kilpirauhasen parafollikulaarisista soluista (C-soluista).
– Logistinen regressio (LR) – Tilastollinen menetelmä, jota käytetään riippuvaisen muuttujan ja yhden tai useamman riippumattoman muuttujan välisen suhteen mallintamiseen.
– Random Forest (RF) – Ensemble-opettelumenetelmä, joka rakentaa useita päätöspuita ja yhdistää niiden ennusteet tarkempien ennusteiden saamiseksi.
Ehdotetut liittyvät linkit:
– Endocrine.org
– SEER (Surveillance, Epidemiology, and End Results) -ohjelma
Klikkaa tästä ja katso video aiheesta: [upota]https://www.youtube.com/embed/__gQ4aDAEVg[/upota]
The source of the article is from the blog scimag.news