AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-26

क्लिनिकोपैथोलॉजिकल डेटा का उपयोग करके oncotypedDX® पूर्वानुमान के लिए व्याख्या-योग्य मशीन लर्निंग मॉडल: एक ब्राज़ीली समूह अध्ययन

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

Oncotype DX प्रारंभिक स्तन कैंसर में कीमोथेरेपी के निर्णयों में मार्गदर्शन करता है, लेकिन इसकी अधिक लागत संसाधन-सीमित परिस्थितियों में इसकी उपलब्धता को सीमित करती है। ब्राज़ील के एक समूह (cohort) के 935 रोगियों का उपयोग करके, लेखकों ने सामान्यतः उपलब्ध क्लिनिकोपैथोलॉजिकल चरों से एक व्याख्यायोग्य रिज रिग्रेशन मॉडल बनाया, ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि रिकरेंस स्कोर 25 से अधिक है या नहीं। मॉडल ने 0.818 का AUROC हासिल किया, और इसके सबसे अधिक जोखिम वाले चतुर्थक (quartile) में 25 से अधिक स्कोर वाले 60.8% मामले शामिल थे; लेखकों का सुझाव है कि पुष्टिकारी परीक्षण के बिना 75% तक रोगियों की प्राथमिकता-आधारित छंटनी (ट्राइएज) की जा सकती है।

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