【中大研究】人工智能更準確預測肝癌 盼為患者找最合適治療

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一直以來,世界各地的專家為肝癌設計了多項算式,根據病人的身體檢查數據,推算他們的風險。隨著科技愈加進步,現時已可成熟地利用「機器學習」(machine learning),從一系列的資料數據中,分析出一定的因果規律,再根據這些規律,推算其他未知個案。

慢性病毒性肝炎(Chronic Viral Hepatitis,CVH)是全球第七大死亡原因,香港八成的肝癌病例,都源自慢性乙型肝炎(Chronic Hepatitis B)。肝炎病毒會持續傷害肝臟,演變為肝癌,歷時可達數十年。醫學界一直都希望能準確推算肝炎患者演變成肝癌的風險,為每個肝患病人找出最合適的治療。

由香港中文大學肝臟護理中心副主任黃麗虹教授領銜的研究,針對本港2000年至2018年超過12萬位慢性乙型肝炎和慢性丙型肝炎(Chronic Hepatitis C)病人的數據和病歷,例如乙肝病毒表面抗原(HBsAg)、乙肝病毒e抗原(HBeAg)、乙肝病毒載量(HBV DNA)、丙肝病毒載量(HCV RNA)以及藥物治療和類型等。在多種電腦演算法中,找出最準確的一種,與傳統算式作比較。

研究團隊針對共124,006位病人進行數據分析。

研究結果顯示,使用嶺回歸(ridge regression)的運算方法,電腦能最準確預測慢性肝炎患者的肝癌風險。以統計學上的「AUROC曲線面積」評測,嶺回歸準確度評分為0.844(數值愈接近1,代表愈準確),相比傳統的算式,評分處於0.67至0.75之間,新技術明顯更準確。

雖然新技術較為準確,但仍存著一些局限,例如數據本身可能有遺漏,有些輕度的長期病未有紀錄,例如高血壓、糖尿病等。研究團隊期望肝癌風險推算可以變得更完善和普及,例如成為電子健康系統的內置功能或計算器,讓醫生更準確地判別不同病情的乙肝、丙肝病人的肝癌風險,調節治療的緩急以避免癌變。

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  • 資料來源:JHEP Reports

    Text by Medical Inspire 醫·思維

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