Znanstvena revija Scientific reports je pred dnevi objavila članek prof. dr. Simona Podnarja (Nevrološka klinika UKC Ljubljana), raziskovalcev s Fakultete za računalništvo in informatiko UL in podjetja Smart Blood Analytics Swiss, v katerem so avtorji z rezultati dokazali, da je ob uporabi revolucionarnega algoritma strojnega učenja, ki ga je razvilo podjetje Smart Blood Analytics mogoče postaviti diagnozo možganskega tumorja z uporabo običajnih preiskav krvi.

Možganski tumorji so k sreči relativno redke, vendar pogosto usodne bolezni. Njihovo odkrivanje je zahtevno, saj se pogosto pojavljajo z zelo neznačilnimi težavami, kot sta glavobol in osebnostna spremenjenost. Njihova diagnostika običajno temelji na klinični sliki in slikovni diagnostiki. V raziskavi, ki so jo raziskovalci UKC Ljubljana izvedli v sodelovanju s Fakulteto za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani in z zagonskim podjetjem Smart Blood Analytics Swiss SA, so dokazali, da je z metodo strojnega učenja mogoče postaviti diagnozo tumorjev možganov tudi iz rezultatov rutinskih preiskav krvi.

Model strojnega učenja se je »naučil« prepoznati krvne vzorce pacientov z možganskimi tumorji na 15.176 krvnih vzorcih pacientov obravnavanih na nevrološki kliniki UKC Ljubljana, med katerimi jih je imelo 701 tumor živčevja. Uporabnost metode so preverili na vzorcu 68 zaporednih pacientov z možganskim tumorjem in 215 kontrolnih preiskovancih ter ugotovili občutljivost 96 % in značilnost 74 %.

Rezultati dokazujejo, da je ob uporabi metode strojnega učenja dejansko mogoče postaviti diagnozo možganskega tumorja tudi z uporabo običajnih krvnih preiskav, česar zdravniki sami brez tovrstne informacijske podpore ne morejo. Zaradi redkosti in resnosti bolezni se pogosto opravi draga diagnostika, katere rezultati so največkrat negativni. Ob diagnostiki so pacienti navadno izpostavljeni tudi sevanju, natančnost preiskav pa tudi ni vedno optimalna.

Tumorji ob svoji rasti proizvajajo in v telo izločajo številne snovi in tudi telo samo reagira na njihovo rast. Oboje vpliva na sestavo krvi in drugih telesnih tekočin. Z novo metodo je mogoče iz obsežnega nabora podatkov krvnih testov izluščiti in povezati podrobnosti, ki lahko kažejo na pojav možganskega tumorja, vendar bi brez analize ostali neznani tudi za najbolj izkušene strokovnjake.

Ugotovljena občutljivost metode je podobna občutljivosti slikovnih preiskav, kar odpira povsem nove možnosti v diagnostiki teh pomembnih nevroloških bolezni. Avtorji članka so prepričani, da to odkritje omogoča povsem nov pristop v diagnostiko možganskih tumorjev. Še pomembnejša pa je potrditev, da lahko z metodo strojnega učenja iz običajnih krvnih izvidov postavimo diagnoze, ki jih zdravniki sami ne moremo.

Celoten članek:

https://rdcu.be/bTKWf

http://splet.intranet.kclj.si/dokumenti/Podnar_et_al-2019-Scientific_Reports.pdf

Avtorji članka: prof. dr. Simon Podnar (Nevrološka klinika UKC Ljubljana), prof. dr. Matjaž Kukar (Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani in Smart Blood Analytics Swiss SA), doc. dr. Gregor Gunčar (Smart Blood Analytics Swiss SA), Mateja Notar (Smart Blood Analytics Swiss SA), Nina Gošnjak (Nevrološka klinika UKC Ljubljana), dr. Marko Notar (Smart Blood Analytics Swiss SA)