睪丸癌是年輕男性中最常見(jiàn)的癌癥。在世界范圍內(nèi)，新病例的數(shù)量正在增加。存活率較高，如果及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行適當(dāng)治療，則10年后存活率可達(dá)95%。但是，標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)療法包括具有廣泛長(zhǎng)期副作用的順鉑，其中之一可能是腎毒性。

“在睪丸癌患者中，以順鉑為基礎(chǔ)的化療對(duì)于確保高治愈率至關(guān)重要。不幸的是，治療可能會(huì)引起副作用，包括腎臟損害。但是，我們無(wú)法確定誰(shuí)最終會(huì)產(chǎn)生副作用，誰(shuí)沒(méi)有副作用， ”來(lái)自Rigshospitalet的Jakob Lauritsen說(shuō)。

患者數(shù)據(jù)是知識(shí)的關(guān)鍵

因此，研究人員提出了一個(gè)問(wèn)題：使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)這些患者的腎毒性風(fēng)險(xiǎn)有多遠(yuǎn)?首先，它需要一些患者數(shù)據(jù)。

DTU Health Technology的研究人員Sara Garcia說(shuō)：“與Rigshospitalet合作，使用來(lái)自丹麥的一組睪丸癌患者，我們開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型來(lái)解決此問(wèn)題。”最近發(fā)表在JNCI Cancer Spectrum上的文章的作者。

高質(zhì)量的丹麥患者病歷可以識(shí)別出關(guān)鍵患者，而DMAC和YouDoBio之間的技術(shù)合作關(guān)系使他們可以使用郵政唾液盒從患者家中收集DNA。該項(xiàng)目最初由丹麥癌癥協(xié)會(huì)資助，見(jiàn)證了基因組學(xué)和患者數(shù)據(jù)的多種分析策略的發(fā)展，提出了人工智能的希望，可以集成各種數(shù)據(jù)流。

低?；颊叩淖罴杨A(yù)測(cè)

產(chǎn)生了一個(gè)個(gè)體在化療期間發(fā)生腎毒性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，并提出了可能發(fā)揮作用的關(guān)鍵基因。將患者分為高，低和中等風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)，該模型能夠正確預(yù)測(cè)67%的患病患者，而對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)，該模型可以正確預(yù)測(cè)92%的未發(fā)生腎毒性的患者。

“了解如何將AI技術(shù)以及在何處應(yīng)用到臨床護(hù)理中，在負(fù)責(zé)任的AI的未來(lái)中也變得越來(lái)越重要。盡管患者數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，但丹麥注冊(cè)管理機(jī)構(gòu)和臨床研究的高質(zhì)量使其成為探索新數(shù)據(jù)方法的理想環(huán)境” Ramneek Gupta說(shuō)。

Ramneek Gupta的共同資深作者Gedske Daugaard補(bǔ)充說(shuō)：“能夠預(yù)測(cè)晚期副作用最終將為我們提供預(yù)防行動(dòng)和改善生活質(zhì)量的機(jī)會(huì)。”