Inteligența artificială ar putea depista riscul de cancer pancreatic cu până la cinci ani înainte de diagnostic

Un model de inteligență artificială ar putea identifica persoanele cu risc crescut de cancer pancreatic cu până la cinci ani înainte de diagnosticarea bolii, prin analizarea informațiilor medicale colectate în mod obișnuit. Cercetarea, condusă de specialiștii de la Mayo Clinic, propune o nouă direcție pentru depistarea precoce a acestei forme de cancer, care rămâne dificil de identificat în stadiile incipiente.

Pentru dezvoltarea modelului, cercetătorii au analizat datele medicale a aproape 40.000 de persoane din sistemul Mayo Clinic, dintre care 6.066 au dezvoltat ulterior cancer pancreatic, iar 33.396 au reprezentat grupul de control. Participanții aveau un istoric medical disponibil cuprins între 7,5 și 19 ani. Algoritmul nu s-a bazat pe un singur simptom, ci a identificat tipare evolutive în timp, analizând componente ale hemoleucogramei și date asociate cu diabetul, pancreatita și alte afecțiuni pancreatice.

Performanța modelului a fost evaluată prin scorul AUROC, obținând o valoare de 0,853 cu cinci ani înainte de diagnostic într-un lot de pacienți mai restrâns. În datele actualizate, precizia a fost de 0,84 cu un an înainte de diagnostic, 0,80 cu doi ani și 0,76 cu trei ani înainte. Într-un exemplu din baza de date analizată, 88% dintre persoanele pentru care modelul a estimat un risc de peste 50% au fost diagnosticate cu boala în decurs de un an.

Importanța depistării precoce este evidențiată de ratele de supraviețuire: rata la cinci ani este de aproximativ 44% atunci când cancerul pancreatic este localizat, față de doar 3% atunci când boala s-a răspândit la distanță. În Statele Unite, pentru anul 2026, sunt estimate aproximativ 67.530 de cazuri noi și 52.740 de decese asociate acestei boli.

În prezent, modelul nu poate fi utilizat ca metodă de screening obișnuită, deoarece trebuie stabilit pragul la care riscul estimat justifică investigații suplimentare, evitând costurile și anxietatea rezultatelor fals pozitive. Următorul pas constă în validarea prospectivă a modelului în cadrul sistemului medical Mayo Clinic și ulterior într-un sistem de sănătate extern, pentru a verifica dacă performanța retrospectivă se menține în condiții reale.