要約
英国では、がん予測アルゴリズムが使用されており、現在まで診断されていないがんの高確率で罹患している個人を特定し、早期診断と治療の改善を目指しています。本研究では、15種類のがんの罹患確率を推定する2つの診断予測アルゴリズムを開発し、外部検証を行いました。最初のアルゴリズムは、年齢、性別、生活困窮度、喫煙、飲酒、家族歴、医療診断および症状（一般的な症状とがん特有の症状）を含む複数の予測因子を取り入れています。2つ目のアルゴリズムはさらに、一般的に使用される血液検査（全血球計数と肝機能検査）も含んでいます。私たちは多項ロジスティック回帰を使用して、男性と女性それぞれに分けて15種類のがんの絶対的な罹患確率を予測するための方程式を開発しました。この開発には、イングランドで18歳から84歳までの746万人の成人人口を使用しました。性能評価は2つの独立した検証コホート（イングランドでの264万人とスコットランド、ウェールズおよび北アイルランドからの274万人）で行われました。これらのモデルは既存のモデルよりも性能が向上しており、識別力、適合度、感度および純利益が改善されています。これらのアルゴリズムは英国における既存のスコアよりも優れた予測値を提供し、より良い臨床判断や潜在的に早期のがん診断につながる可能性があります。