Cancerul pulmonar, prezis cu ajutorul unui program informatic
Un nou program informatic reușește să prezică cine este susceptibil de a face cancer pulmonar în următorii zece ani. El a fost realizat de un grup de cercetători de la Universitatea Oxford și de la Universitatea Nottingham.
Acest program, botezat CanPredict, folosește mai multe date pentru a calcula riscul de boală: tabagism, vârsta, indicele de masă corporală (IMC), statutul socio-economic.
Unul din obiective în lupta contra cancerului pulmonar este depistarea precoce a bolii. Depistarea este crucială pentru a mări rata de supraviețuire, deoarece tratamentul este mai eficace atunci când el este administrat în stadiul precoce al bolii.
În prezent, medicii selecționează persoanele pentru screening folosind chestionare privitoare la o anumită vârstă, tabagism, istoricul bolii în familie. Deși este o metodă utilă, totuși ea nu este suficient de precisă pentru a identifica toate cazurile de cancer pulmonar.
CanPredict oferă o soluție mai precisă, examinând dosarele medicale existente ale pacienților pentru a indentifica persoanele cu risc major.
Cercetătorii au folosit datele colectate în 2,54 milioane de dosare medicale anonime, pentru a determina persoanele cele mai expuse unui risc de cancer pulmonar. Apoi, ei au examinat câțiva pacienți care au dezvoltat boala.
CanPredict a identificat corect mai multe persoane care au făcut boala comparativ cu metodele folosite în prezent. Aceasta sugerează că acest program informatic ar putea juca un rol major în lupta contra bolii.
Acest program funcționează analizând dosarele medicale ale pacienților, astfel încât el ar putea fi folosit inclusiv de către medicii generaliști, a precizat dr. Weiqi Liao, autorul principal al studiului de la Universitatea Oxford, citat de Sante magazine.
Julia Hippisley-Cox, profesor de epidemiologie și medicină generală la Universitatea Oxford, a declarat: Sperăm că această metodă va permite o mai bună identificare a paciențiilor cu risc și de a repera cancerul pulmonar mai rapid, atunci când tratamentele au mai multe șanse de a fi eficace.