欧美极品 — PHOENIX, Arizona — As alterações pré-cancerosas nas células do esôfago, uma condição conhecida como , são um fator de risco para o . O esôfago de Barrett é causado pela (DRGE), que ocorre quando o ácido do estômago retorna constantemente para o esôfago, irritando o revestimento do esôfago.
Os especialistas recomendam a triagem para pessoas que têm múltiplos fatores de risco para o esôfago de Barrett, mas, apesar da disponibilidade de ferramentas minimamente invasivas, as taxas de detecção para o esôfago de Barrett são baixas. O , gastroenterologista e pesquisador da Mayo Clinic em Phoenix, Arizona, está trabalhando para mudar isso.
O Dr. Iyer e uma equipe de pesquisadores desenvolveram e testaram uma ferramenta que utiliza inteligência artificial (IA) para prever o risco de se ter câncer de esôfago e esôfago de Barrett com base em dados de um grande banco de dados de registros eletrônicos de saúde anônimos. Os resultados deste estudo foram publicados na em 2023.
O Dr. Iyer e sua equipe utilizaram um modelo de IA desenvolvido com base em registros eletrônicos de saúde anônimos de 6 milhões de pacientes da Mayo Clinic para criar uma ferramenta de previsão de risco que pode determinar o risco de se ter câncer de esôfago e esôfago de Barrett em pelo menos um ano antes do diagnóstico.
A ferramenta de previsão de risco pode ser integrada a um registro eletrônico de saúde e, quando apropriado, solicitar ao profissional de saúde que considere a triagem do paciente para esôfago de Barrett.
Com base em notas clínicas, de endoscopia, laboratoriais e de patologia nos registros eletrônicos de saúde, pesquisadores identificaram 8.476 pessoas com esôfago de Barrett, 1.539 pessoas com câncer de esôfago e 252.276 pessoas no grupo de controle. Eles utilizaram esses grupos para desenvolver modelos preditivos para a ferramenta de previsão de risco.
Os resultados do estudo demonstraram que os modelos preditivos da ferramenta apresentaram um nível de precisão elevado:
- A ferramenta previu o esôfago de Barrett com 76% de sensibilidade (proporção de amostras corretamente identificadas como negativas), 76% de especificidade (proporção de amostras corretamente identificadas como positivas) e uma área sob a curva de operação do receptor (AUROC, sigla em inglês) de 0,84. AUROC é uma métrica utilizada para medir a qualidade das previsões produzidas por um modelo de IA. Ela varia de 0 a 1, sendo 1 da mais alta qualidade.
- A ferramenta previu o câncer de esôfago com sensibilidade de 84%, especificidade de 70% e uma AUROC de 0,84.
- A ferramenta também identificou fatores de risco conhecidos para o esôfago de Barrett e câncer de esôfago, bem como novos fatores de risco a serem considerados, incluindo a , níveis de e níveis de eletrólitos.
"Essa ferramenta pode ser integrada ao registro eletrônico de saúde, combinada com uma ferramenta de triagem minimamente invasiva (não endoscópica) e utilizada por profissionais da saúde na atenção primária", afirma ele.
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