Ученые Плимутского университета (Великобритания) представили новый инструмент искусственного интеллекта, предназначенный для выявления ранних симптомов, факторов риска и клинических проявлений рака мочевого пузыря еще до постановки диагноза.
Согласно современным рекомендациям, первичное обследование при подозрении на заболевание должно включать выявление крови в моче (гематурии). Однако данный признак может также указывать на другие заболевания — камни в почках или заболевания предстательной железы. В результате уровень выявления рака мочевого пузыря на ранних этапах остается низким, поскольку окончательный диагноз может быть подтвержден только с помощью цистоскопии.
В связи с этим группа ученых из Центра медицинских технологий Плимутского университета поставила своей целью найти методы точного прогнозирования заболевания. Для этого они провели анализ записей электронных медицинских карт почти 70 000 пациентов за период с 1995 по 2020 годы.
С помощью своей разработки — модели PRECISE-AGZ — исследователи выполнили оценку более 48 000 потенциальных показателей состояния здоровья (от курения и физической активности до получения лекарственных препаратов). В результаты было установлено 38 основных признаков, указывающих на риск развития рака мочевого пузыря.
В ходе оценки модели были получены следующие результаты: чувствительность составила 85% (точность выявления пациентов с раком мочевого пузыря), специфичность — 91% (точность исключения заболевания у здоровых лиц). При этом была подтверждена способность модели выявлять признаки заболевания за 12 месяцев до постановки диагноза, а в ряде случаев — до пяти лет. Кроме того, PRECISE-AGZ показала более высокую эффективность выявления рака мочевого пузыря по сравнению с методами, указанными в действующих клинических рекомендациях.
