AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kedokteran & penemuan obat · Nature (computational biology) · 2026-10-26
Model pembelajaran mesin yang dapat diinterpretasikan untuk prediksi oncotypedDX® menggunakan data klinikopatologis: studi kohort Brasil
Judul asli: Interpretable machine learning models for oncotypedDX® prediction using clinicopathologic data: a brazilian cohort study
Oncotype DX memandu keputusan kemoterapi pada kanker payudara stadium awal, tetapi biayanya yang tinggi membatasi akses di lingkungan dengan sumber daya terbatas. Dengan menggunakan 935 pasien dari kohort Brasil, para penulis membangun model regresi ridge yang dapat diinterpretasikan dari variabel klinikopatologis yang tersedia secara rutin untuk memprediksi apakah skor kekambuhan melebihi 25. Model ini mencapai AUROC sebesar 0,818, dan kuartil dengan risiko tertinggi mencakup 60,8% kasus dengan skor di atas 25; para penulis menyarankan hingga 75% pasien dapat dipilah tanpa pengujian konfirmasi.