研究人员使用了 1977 年至 2020 年间美国和丹麦患者的医疗记录数据。他们研究了一组 620 万丹麦患者,其中 23,985 人被诊断出患有胰腺癌,300 万退伍军人正在接受治疗. 通过退伍军人事务部,其中 3,864 人最终被确诊。
研究人员使用机器学习模型来分析数据,教它根据症状和患者病历中发现的各种诊断代码来预测癌症风险。
一些与更高风险预测相关的症状传统上与胰腺癌无关。 胆结石、2 型糖尿病、贫血和胃肠道症状(如呕吐和腹痛)都与诊断前长达三年的高风险有关。
研究人员写道,在现实世界中,被人工智能模型识别为高风险的每 1000 人中约有 320 人会继续患上胰腺癌。 他们写道,通过针对高危患者进行监测,该工具可以使筛查变得更加实惠。
桑德说,如果广泛应用,它可以延长寿命并改善治疗结果。
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