“Je zou verwachten dat een dergelijk model het huidige landschap zou verbeteren”, zegt hij. “Maar het moet echt heel vroeg zijn om de grootste impact te hebben.”
Het is mogelijk dat sommige mensen binnen zes tot achttien maanden alvleesklierkanker in een vergevorderd stadium hebben ontwikkeld, wat betekent dat tegen de tijd dat ze een risicobeoordeling ontvangen, het misschien te laat is om ze effectief te behandelen, zegt hij.
Hoewel dit specifieke onderzoek retrospectief is, waarbij naar bestaande gegevens wordt gekeken en modellen worden toegewezen om hypothetische voorspellingen te doen, is het team begonnen met werken aan een onderzoek dat gegevens over bestaande patiënten verzamelt, hun risicofactoren berekent en wacht om te zien hoe accuraat de voorspellingen zijn, zegt Martin Rinard, hoogleraar elektrotechniek en computerwetenschappen aan het MIT, die aan het project werkte.
In het verleden presteerden andere AI-modellen die waren gebaseerd op gegevens van het ene ziekenhuis soms niet zo goed als ze gegevens van een ander ziekenhuis gebruikten, benadrukt hij. Dit kan verschillende redenen hebben, zoals verschillende populaties, procedures en praktijken.
“Omdat we gegevens hebben van in wezen een zeer aanzienlijk deel van de gehele bevolking van de Verenigde Staten, hopen we dat het model beter zal werken in alle organisaties en niet gebonden zal zijn aan een bepaalde organisatie”, zegt hij. “En omdat we met zoveel organisaties samenwerken, krijgen we ook een groter trainingspakket.”
In de toekomst zou PRISM op twee manieren kunnen worden ingezet, zegt Appelbaum.
Ten eerste zou het kunnen helpen bij het selecteren van patiënten voor testen op alvleesklierkanker. Ten tweede zou het een bredere vorm van screening kunnen bieden, waarbij mensen zonder symptomen worden aangemoedigd een bloed- of speekseltest te doen die kan aangeven of zij verdere tests nodig hebben.
“Er zijn tienduizenden van deze modellen voor verschillende soorten kanker, maar de meeste ervan zijn vastgeroest in de literatuur”, voegt ze eraan toe. “Ik denk dat we een pad hebben om ze in de klinische praktijk te krijgen, en daarom ben ik hiermee begonnen – zodat we mensen daadwerkelijk kunnen bereiken en kanker vroegtijdig kunnen opsporen. Het heeft het potentieel om vele, vele levens te redden.”