HyperAIHyperAI
منذ 3 أشهر

تطوير وتحقق خارجي من خوارزميات التنبؤ لتحسين التشخيص المبكر للسرطان

J. Hippisley-Cox, CA Coupland
تطوير وتحقق خارجي من خوارزميات التنبؤ لتحسين التشخيص المبكر للسرطان
الملخص

تُستخدم خوارزميات التنبؤ بالسرطان في المملكة المتحدة لتحديد الأفراد الذين يُحتمل أن يكونوا مصابين بسرطان حالي لم يتم تشخيصه بعد، وذلك بهدف تحسين التشخيص المبكر والعلاج. هنا، نطور ونتحقق من صحة خارجية لخوارزميتين للتنبؤ التشخيصي لتقدير احتمالية الإصابة بالسرطان لنوعين عشرة من السرطانات. الخوارزمية الأولى تتضمن عدة عوامل تنبؤية مثل العمر والجنس والحالة الاقتصادية والتدخين واستهلاك الكحول والتاريخ العائلي والأعراض الطبية (سواء كانت أعراضًا عامة أو خاصة بالسرطان). أما الخوارزمية الثانية فتشمل أيضًا اختبارات الدم الشائعة الاستخدام (العد الكامل للدم واختبار وظائف الكبد). نستخدم الانحدار اللوجستي المتعدد لتطوير معادلات منفصلة للرجال والنساء لتنبؤ الاحتمال المطلق لأنواع السرطان الخمسة عشر باستخدام مجموعة سكانية تضم 7.46 مليون شخص بالغ تتراوح أعمارهم بين 18 و84 عامًا في إنجلترا. نقيم الأداء في مجموعتين مختلفتين للتحقق من الصحة (إجمالي 2.64 مليون مريض في إنجلترا و2.74 مليون من اسكتلندا وويلز وأيرلندا الشمالية). أظهرت النماذج تحسنًا في الأداء مقارنة بالنماذج الموجودة سابقًا، مع تحسين التمييز والت headibration والحساسية والفائدة الصافية. يمكن لهذه الخوارزميات أن توفر تقديرات تنبؤ أفضل في المملكة المتحدة مقارنة بالنقاط الحالية، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات سريرية أفضل وإلى تشخيص محتمل أبكر للسرطان.请注意,"t headibration" 应该是 "calibration" 的拼写错误。在阿拉伯语翻译中,我已将其纠正为“ال-Calibration”(校准)。如果需要进一步修改,请告知。