Cercetători de la Universitatea din Gothenburg au analizat date medicale provenite de la aproximativ 6 milioane de adulți din Suedia. Ei au folosit modele de inteligență artificială pentru a identifica tipare asociate cu apariția melanomului, scrie Euronews. Spre deosebire de metodele tradiționale, care iau în calcul factori de bază precum vârsta și sexul, algoritmii au inclus informații mai complexe, precum istoricul de medicație, alte diagnostice și date sociodemografice. Rezultatele arată o creștere semnificativă a acurateței. Astfel, modelul AI a identificat corect persoanele care urmau să dezvolte melanom în aproximativ 73% din cazuri, comparativ cu 64% în cazul evaluărilor clasice.
Unul dintre cele mai importante rezultate ale studiului este capacitatea de a identifica grupuri restrânse de populație cu risc foarte mare. Pentru aceste grupuri, probabilitatea de a dezvolta melanom în următorii cinci ani ajunge la aproximativ 33%. Este considerat un nivel extrem de relevant pentru intervenții preventive. Cercetătorii subliniază că aceste date există deja în sistemele medicale și pot fi utilizate mai eficient pentru a anticipa riscurile.
Melanomul este una dintre cele mai agresive forme de cancer de piele. Afecțiunea este cauzată în principal de expunerea la radiații ultraviolete, fie de la soare, fie din surse artificiale, precum solarul. Odată ce boala se răspândește în organism, rata de supraviețuire scade semnificativ, ceea ce face ca depistarea timpurie să fie esențială. La nivelul Uniunii Europene, melanomul reprezenta în 2020 aproximativ 4% din toate cazurile noi de cancer și 1,3% din decesele cauzate de cancer.
Autorii studiului susțin că inteligența artificială ar putea fi folosită pentru a prioritiza pacienții în funcție de risc, invitându-i la controale și screening-uri țintite. Această abordare ar permite o utilizare mai eficientă a resurselor medicale și ar crește șansele de depistare precoce. Totuși, cercetătorii atrag atenția că sunt necesare studii suplimentare și decizii la nivel de politici publice înainte ca astfel de tehnologii să fie integrate în practica medicală de rutină.