Tyrėjai naudojo duomenis iš JAV ir Danijos pacientų medicininių įrašų nuo 1977 iki 2020 m. Jie ištyrė 6,2 mln. Danijos pacientų grupę, iš kurių 23 985 buvo diagnozuotas kasos vėžys, ir 3 mln. veteranų, kuriems buvo suteikta priežiūra. . Per veteranų reikalus galiausiai 3864 iš jų buvo diagnozuoti.

Tyrėjai naudojo mašininio mokymosi modelį duomenims analizuoti, mokydami prognozuoti vėžio riziką pagal simptomus ir įvairius diagnostikos kodus, esančius pacientų medicininiuose įrašuose.

Kai kurie simptomai, susiję su didesnės rizikos prognozėmis, tradiciškai nėra susiję su kasos vėžiu. Tulžies akmenligė, 2 tipo diabetas, anemija ir virškinimo trakto simptomai, tokie kaip vėmimas ir pilvo skausmas, buvo susiję su didesne rizika iki trejų metų iki diagnozės nustatymo.

Tyrėjai rašo, kad realiame scenarijuje maždaug 320 iš 1000 žmonių, kuriems pagal AI modelį buvo nustatyta didelė rizika, susirgtų kasos vėžiu. Jie rašė, kad taikant stebėjimą didelės rizikos pacientams, šis įrankis gali padaryti patikrinimą prieinamesnį.

Šiuo metu to nedaro ir JAV prevencinių tarnybų darbo grupė rekomenduoti Besimptomių asmenų tyrimas dėl kasos vėžio. Didelės rizikos pacientų apžiūra yra susieta Su didesne galimybe išgyventi ilgainiui.

sakė tyrimo bendraautorius Chrisas Sanderis, biologas, vadovaujantis Harvardo medicinos mokyklai laboratorija Skirta naudoti mašininį mokymąsi ir kitas technologijas sprendžiant biologines problemas naujienose paleisti.

Sander sakė, kad jei tai būtų plačiai taikoma, tai galėtų pailginti gyvenimo trukmę ir pagerinti gydymo rezultatus.