Τα δεδομένα υγειονομικών μητρώων και η AI αποκαλύπτουν ομάδες υψηλού κινδύνου για μελάνωμα
Μια πρόσφατη μελέτη από το Πανεπιστήμιο Γοθενμπούργκ αποκαλύπτει ότι τα δεδομένα τα οποία συλλέγονται από τα υγειονομικά μητρώα μπορούν να αναδείξουν πρόωρα μοτίβα κινδύνου για τον καρκίνο του δέρματος, συγκεκριμένα για το μελάνωμα. Χρησιμοποιώντας τεχνολογίες AI, οι ερευνητές είναι σε θέση να ταυτοποιήσουν μικρές ομάδες του πληθυσμού που διατρέχουν σημαντικά μεγαλύτερο κίνδυνο ανάπτυξης της ασθένειας μέσα σε πέντε χρόνια.
Στοιχεία της μελέτης
Η έρευνα έγινε με βάση δεδομένα μητρώων που συγκεντρώνονται τακτικά για το σύνολο του ενήλικου πληθυσμού της Σουηδίας. Συγκεκριμένα, αναλύθηκαν στοιχεία όπως η ηλικία, το φύλο, οι διάγνώσεις, η λήψη φαρμάκων και οι κοινωνικοοικονομικές συνθήκες. Συνολικά, από τους 6,036,186 συμμετέχοντες, 38,582 (0.64%) εκδήλωσαν μελάνωμα κατά την πενταετία της μελέτης.
Η σημασία της ανάλυσης
Ο Martin Gillstedt, που ηγήθηκε μεγάλης μερίδας της ανάλυσης, τόνισε: “Η μελέτη μας αποδεικνύει ότι τα δεδομένα που ήδη υπάρχουν στα υγειονομικά συστήματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ταυτοποίηση ατόμων με υψηλότερο κίνδυνο μελανώματος”. Ο Gillstedt, υποψήφιος διδάκτορας στην Ακαδημία Σαχλγκρένσκα της Σουηδίας και στατιστικός στο τμήμα Δερματολογίας και Δερματολόγων του Σαχλγκρένσκα Πανεπιστημιακού Νοσοκομείου, υπογράμμισε ότι δεν υπάρχει προς το παρόν τέτοια υποστήριξη στις ρουτίνες των υγειονομικών υπηρεσιών.
Η συμβολή της AI
Οι ερευνητές συγκρίνοντας διάφορα μοντέλα AI ανακάλυψαν σημαντικές διαφορές στην ακρίβεια των προβλέψεων. Το πιο προηγμένο μοντέλο κατάφερε να εντοπίσει τους ανθρώπους που αναπτύξουν μελάνωμα περίπου στο 73% των περιπτώσεων, σε σύγκριση με το 64% όταν εξετάστηκαν μόνο η ηλικία και το φύλο. Η συνδυαστική χρήση διαγνώσεων, φαρμάκων και κοινωνικοδημογραφικών δεδομένων βοήθησε στην αναγνώριση μικρών αλλά υψηλού κινδύνου ομάδων, για τις οποίες ο κίνδυνος ανάπτυξης μελανώματος ήταν σχεδόν 33% μέσα σε πέντε χρόνια.
Μελλοντικές κατευθύνσεις
Η μελέτη, υπό την καθοδήγηση του Sam Polesie, Αναπληρωτή Καθηγητή Δερματολογίας και Δερματοφάγας στο Πανεπιστήμιο Γοθενμπούργκ, υπογραμμίζει τη δυνατότητα εστιασμένης ανίχνευσης σε μικρές ομάδες υψηλού κινδύνου. “Οι αναλύσεις μας προτείνουν ότι η επιλεκτική εξέταση αυτών των ομάδων θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο ακριβή παρακολούθηση και σε πιο αποδοτική χρήση των πόρων υγειονομικής φροντίδας”, ανέφερε ο Polesie. Αναγνωρίζει ότι οι αποφάσεις πολιτικής και περαιτέρω έρευνες είναι απαραίτητες προτού αυτή η μέθοδος εισαχθεί στην υγειονομική φροντίδα.
Ωστόσο, τα αποτελέσματα δείχνουν ότι τα μοντέλα AI, εκπαιδευμένα σε μεγάλο όγκο δεδομένων μητρώων, μπορούν να γίνουν ένα σημαντικό εργαλείο υποστήριξης για τις πιο εξατομικευμένες αξιολογήσεις κινδύνου και τις μελλοντικές στρατηγικές ανίχνευσης του μελανώματος.
