Предраковые изменения в клетках пищевода, известные как пищевод Барретта, представляют собой значительный фактор риска развития рака пищевода. Это состояние возникает вследствие гастроэзофагеальной рефлюксной болезни (ГЭРБ), при которой желудочная кислота регулярно попадает обратно в пищевод, вызывая раздражение слизистой оболочки.
Специалисты настоятельно рекомендуют проводить скрининг среди лиц с множественными факторами риска развития пищевода Барретта. Однако, несмотря на доступность минимально инвазивных методов диагностики, показатели скрининга остаются низкими.
В стремлении улучшить ситуацию, доктор Прасад Айер, научный сотрудник и гастроэнтеролог из клиники Майо в Финиксе, штат Аризона, совместно с командой исследователей разработал инновационный инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ). Этот инструмент предназначен для прогнозирования риска развития пищевода Барретта и рака пищевода на ранней стадии. Результаты исследования были опубликованы в журнале Clinical and Translational Gastroenterology в 2023 году.
Для создания инструмента использовались обезличенные электронные медицинские записи 6 миллионов пациентов клиники Майо. На основе этих данных была создана модель ИИ, способная прогнозировать риск развития пищевода Барретта и рака пищевода за год до постановки диагноза.
Инструмент интегрируется с электронной медицинской картой, предлагая медицинским работникам возможность рассмотреть необходимость обследования пациента на наличие пищевода Барретта при выявлении повышенного риска.
В ходе исследования были проанализированы клинические, эндоскопические, лабораторные и патологоанатомические данные 8 476 пациентов с пищеводом Барретта, 1 539 пациентов с раком пищевода и 252 276 пациентов из контрольной группы. Эти данные были использованы для разработки прогностических моделей.
Результаты показали высокую точность инструмента:
- Инструмент предсказывал пищевод Барретта с чувствительностью 76% (доля правильно идентифицированных отрицательных случаев) и специфичностью 76% (доля правильно идентифицированных положительных случаев), а также площадью под кривой работы приемника (AUROC) 0,84.
- Инструмент предсказывал рак пищевода с чувствительностью 84%, специфичностью 70% и AUROC 0,84.
Инструмент также выявил известные и новые факторы риска, включая ишемическую болезнь сердца, уровни триглицеридов и электролитов.
Доктор Айер подчеркнул, что инструмент может быть интегрирован в электронную медицинскую карту и использоваться медицинскими работниками первичной медико-санитарной помощи.
Литература:
Prasad G. Iyer et al, Development of Electronic Health Record-Based Machine Learning Models to Predict Barrett’s Esophagus and Esophageal Adenocarcinoma Risk, Clinical and Translational Gastroenterology (2023). DOI: 10.14309/ctg.0000000000000637