算法可以检测大肠癌的高危患者
机器学习算法检测结直肠癌(CRC)的潜在迹象的病人标识为高风险曾错过了常规结肠镜检查,根据一项新的研究由Geisinger和内侧EarlySign。
研究结果,发表在本月NEJM催化剂创新保健、现在的无创性方法增加筛选那些可能CRC。
尽管证据规则的好处CRC筛查和重大努力提供者和卫生保健系统中增加放映,age-eligible大约有32%的成年人在美国不遵循当前的CRC检查指导方针,根据美国国家癌症研究所。严重的疾病和死亡的CRC是可以预防的,如果无症状息肉和其他早期癌症检测和早期治疗。
在这项研究中,Geisinger识别一群25610过期CRC患者筛查,并使用了机器学习算法国旗那些罹患癌症的风险最高。由EarlySign算法,识别高风险的病人分析年龄、性别、以及最近的门诊全血细胞计数(CBC)。护士叫病人告知他们的风险和提供安排结肠镜检查。
标记为高危患者,68%的人计划在结肠镜检查,和那些,大约70%有一个重大发现。
“当认真实施和支持医疗服务提供者,机器学习可以是一个低成本、无创性补充其他结肠直肠癌筛查工作,”基斯Boell说,交货单吗Geisinger首席质量官人口计划,该研究的作者之一。“这项技术可以作为安全网,可能防止错过或延迟诊断一些病人可能已经确诊疾病的迹象。”
“我们的伙伴关系Geisinger一直专注于解决devasting CRC的影响与预测算法可以影响早期发现疾病,加上融入临床工作流导致个性化的护理,患者在预防和治疗方法,“Ori Geva说EarlySign联合创始人兼首席执行官。“我们的包容与Geisinger共同研究NEJM催化剂创新保健我们的团队是一个伟大的荣誉,我们感谢所有的合作者和项目团队从EarlySign Geisinger质量的研究成果和结果。”
更多信息:丹尼尔Underberger et al,协作改善结直肠癌筛查使用机器学习,NEJM的催化剂(2022)。DOI: 10.1056 / CAT.21.0170