الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-26

نماذج تعلم آلي قابلة للتفسير للتنبؤ بنتيجة oncotypeDX® باستخدام البيانات السريرية والمرضية: دراسة أترابية برازيلية

العنوان الأصلي: Interpretable machine learning models for oncotypedDX® prediction using clinicopathologic data: a brazilian cohort study

يساعد اختبار Oncotype DX في توجيه قرارات العلاج الكيميائي في سرطان الثدي المبكر، لكن تكلفته المرتفعة تحدّ من إتاحته في البيئات محدودة الموارد. وباستخدام بيانات 935 مريضة ومريضًا من مجموعة برازيلية، بنى المؤلفون نموذج انحدار ريدج قابلًا للتفسير يعتمد على متغيرات سريرية وباثولوجية متاحة بشكل روتيني للتنبؤ بما إذا كانت درجة الانتكاس تتجاوز 25. بلغت قيمة AUROC للنموذج 0.818، وضمّ الربع الأعلى خطرًا 60.8% من الحالات التي تزيد درجتها على 25؛ ويقترح المؤلفون أنه يمكن فرز ما يصل إلى 75% من المرضى دون الحاجة إلى اختبار تأكيدي.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →