智能工具K-ECAN可预测食管腺癌与贲门腺癌

2023年8月28日，根据《胃肠病学》杂志（Gastroenterology）8月17日在线发表的一项研究，Kettles食管和贲门腺癌预测工具（K-ECAN）可以利用电子健康记录数据预测发生的食管腺癌（EAC）和贲门腺癌（GCA）。

K-ECAN工具的开发和应用

该研究由密歇根州安阿伯市LTC Charles S. Kettles退伍军人事务医疗中心的Joel H. Rubenstein博士领导，研究团队利用退伍军人医疗管理局（VHA）公司数据仓库，识别了在2005年至2018年间有一次或多次就诊的退伍军人。与之对比的是诊断出EAC或GCA的病例（分别为8,430和2,965例），以及10,256,887名对照组。研究团队采用机器学习方法进行内部开发和验证K-ECAN工具。数据集被分为50%的训练集、25%的初步验证集和25%的最终测试集。

K-ECAN工具的效能与优势

研究结果显示，与之前的模型（如HUNT和Kunzmann）或已发表的指南相比，K-ECAN的校准性良好，且辨识度更高（接收者操作特征曲线下的面积[AuROC]分别为0.77、0.68和0.64）。仅使用距离指标前三至五年的数据会稍稍降低准确性（AuROC为0.75）。在模拟非VHA人群的情况下，HUNT和Kunzmann的AuROC通过欠采样男性而得到改善，但K-ECAN仍然是最准确的（AuROC为0.85）。胃食管反流病与EAC存在明显关联，但对预测的信息增益贡献较小。

Rubenstein博士在一份声明中表示：“我们的团队利用先进的机器学习工具开发出了这一独特的工具，我们非常激动，因为这有可能导致筛查增加和可预防死亡的减少。”

结论

随着医学科技的不断进步，智能工具在癌症预测和筛查方面的应用也愈发重要。K-ECAN工具通过分析电子健康记录数据，为食管腺癌和贲门腺癌的预测提供了新的手段。与传统模型相比，K-ECAN工具在准确性和辨识度上都有显著优势，这为更精准的癌症筛查和干预提供了可能。然而，尽管工具的应用潜力巨大，但仍需要更多的实际应用和临床验证，以确保其在不同人群中的稳定性和可靠性。通过结合人工智能和临床实践，我们有望在癌症预防和治疗领域取得更大的突破，减少癌症相关的不可预测死亡。这项研究为开发更多类似的智能工具和算法提供了有益的启示，也为构建更健康的社会做出了积极贡献。

注：以上资讯来源于网络，并由致泰药业整理编辑（如有错漏，请帮忙指正），只为提供全球最新上市药品的资讯，帮助全球各地华人患者了解国际新药动态，仅供医护人员内部讨论，不作任何用药建议及依据， 如想要进一步了解药品，请谘询主治医师。