Ученые: ИИ может дать 99% прогноз рака простаты

Учёные из ОАЭ и Турции разработали метод на основе машинного обучения, который с высокой точностью прогнозирует выживаемость пациентов с аденокарциномой простаты — самой распространённой формой рака предстательной железы. Исследование опубликовано в журнале Computers in Biology and Medicine.

Метод основан на восьми ансамблевых алгоритмах машинного обучения, объединённых для точного прогноза продолжительности жизни:

• Gradient Boosting (GB)

• Random Forest (RF)

• AdaBoost

• XGBoost

• LightGBM

• CatBoost

• Support Vector Classifier (SVC)

• Голосующий классификатор (HVC)

Для обучения использовались данные из The Cancer Genome Atlas (TCGA) PanCancer Atlas, включающие подробную геномную информацию о пациентах.

Лучшие результаты показал Gradient Boosting:

• Точность, полнота, F1-мера — 1.0

• ROC AUC — 0.99

• Верно предсказал 70,6% выживших и 29,4% летальных исходов

Хорошие показатели также продемонстрировали Random Forest и AdaBoost.

Традиционные методы диагностики рака простаты нередко дают сбои. Причины — индивидуальные различия между пациентами, сопутствующие заболевания, ограниченность биопсий и ПСА-тестов.

Машинное обучение может восполнить эти пробелы, делая прогнозы более точными и персонализированными.

По словам соавтора исследования Дилбера Озшахина, внедрение таких моделей в клиническую практику позволит:

• Урологам — ставить более обоснованные диагнозы

• Пациентам — избежать ненужной агрессивной терапии

• Медицине — перейти к более персонализированному лечению

Модели помогут своевременно идентифицировать пациентов с высоким риском и не перегружать лечением тех, у кого риск минимален.

Исследование проводилось на основе ретроспективных данных из TCGA, которые не всегда отражают всю полноту клинических случаев. Авторы подчёркивают необходимость:

• расширения выборки,

• добавления новых факторов (например, образа жизни и биомаркеров),

• и проверки алгоритмов в реальных условиях медицинской практики.