• Najważniejsze predyktory: przewlekłe wirusowe zapalenie wątroby, wcześniejszy nowotwór inny niż HCC, marskość oraz nieprawidłowe wyniki prób wątrobowych i parametrów nerkowych.
• Najlepszy model osiągnął AUC 0,945 dla predykcji 1-rocznej i 0,825 dla predykcji 5-letniej.
• Osoby z najwyższego kwartyla ryzyka miały 7,87–13,73 razy większe ryzyko wczesnego HCC niż osoby z najniższego kwartyla.
• Uproszczona wersja modelu wskazała małą grupę bardzo wysokiego ryzyka, w której 5-letnie ryzyko wczesnego raka wątroby wynosiło 11,8%.
• Praktycznie: to nie jest „AI zamiast lekarza”, tylko potencjalne narzędzie do lepszej selekcji osób, które mogą wymagać większej czujności klinicznej.
Ograniczenia: populacja koreańska, niska częstość HCC u młodych dorosłych, brak części zaawansowanych markerów, m.in. elastografii, danych genetycznych i nowych biomarkerów.
Wniosek:
Model oparty na uczeniu maszynowym dobrze rozróżniał ryzyko rozwoju raka wątrobowokomórkowego (czułość wynosiła 35,6–53,3%, a swoistość 90,2–98,4%) u młodych dorosłych, także u części osób bez klasycznych dużych czynników ryzyka.
Źródło: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/apt.70732