Хишам Хуссан, доктор медицины из Университета штата Огайо в Колумбусе, и его коллеги разработали модель прогнозирования с использованием машинного обучения и факторов, полученных на основе EHR, для выявления лиц в возрасте от 35 до 50 лет, которые могут извлечь выгоду из раннего скрининга CRC. Анализ эффективности модели включал 30 процентов из 3116 взрослых в возрасте от 35 до 50 лет со средним риском развития КРР, которые прошли колоноскопию в период с 2017 по 2020 год в одном центре, в то время как остальные 70 процентов были использованы для разработки модели.
Исследователи обнаружили, что все четыре модели машинного обучения предсказывали CRC с более высокой дискриминационной способностью по сравнению с эталонной моделью. Три из четырех подходов машинного обучения (за исключением градиентного бустинга) предсказывали CRC или полипы высокого риска значительно лучше, чем эталонная модель
«Необходима дальнейшая разработка нашей модели с последующей валидацией в условиях первичной медико-санитарной помощи перед клиническим применением», — пишут авторы.