論文の概要: Handling uncertainty using features from pathology: opportunities in
primary care data for developing high risk cancer survival methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09976v1
- Date: Thu, 17 Dec 2020 23:27:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 09:14:50.431262
- Title: Handling uncertainty using features from pathology: opportunities in
primary care data for developing high risk cancer survival methods
- Title（参考訳）: 病理的特徴を用いた不確実性処理 : 高リスク癌生存法開発のためのプライマリケアデータの活用の可能性
- Authors: Goce Ristanoski, Jon Emery, Javiera Martinez-Gutierrez, Damien
Mccarthy, Uwe Aickelin
- Abstract要約: 2019年、オーストラリア人144万人以上ががんと診断された。
大多数は、スクリーニングプログラムが存在する癌でさえ、症状的にGPに最初に現れます。
病理検査の結果ががんの予後を予測できる特徴の導出にどのようにつながるか検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10499611180329804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: More than 144 000 Australians were diagnosed with cancer in 2019. The
majority will first present to their GP symptomatically, even for cancer for
which screening programs exist. Diagnosing cancer in primary care is
challenging due to the non-specific nature of cancer symptoms and its low
prevalence. Understanding the epidemiology of cancer symptoms and patterns of
presentation in patient's medical history from primary care data could be
important to improve earlier detection and cancer outcomes. As past medical
data about a patient can be incomplete, irregular or missing, this creates
additional challenges when attempting to use the patient's history for any new
diagnosis. Our research aims to investigate the opportunities in a patient's
pathology history available to a GP, initially focused on the results within
the frequently ordered full blood count to determine relevance to a future
high-risk cancer prognosis, and treatment outcome. We investigated how past
pathology test results can lead to deriving features that can be used to
predict cancer outcomes, with emphasis on patients at risk of not surviving the
cancer within 2-year period. This initial work focuses on patients with lung
cancer, although the methodology can be applied to other types of cancer and
other data within the medical record. Our findings indicate that even in cases
of incomplete or obscure patient history, hematological measures can be useful
in generating features relevant for predicting cancer risk and survival. The
results strongly indicate to add the use of pathology test data for potential
high-risk cancer diagnosis, and the utilize additional pathology metrics or
other primary care datasets even more for similar purposes.
- Abstract（参考訳）: 2019年、オーストラリア人144万人以上ががんと診断された。
大多数は、スクリーニングプログラムが存在する癌であっても、まずgpの症状を呈する。
プライマリケアにおけるがんの診断は、がん症状の非特異的な性質と頻度が低いため困難である。
がんの症状の疫学と,プライマリケアデータから患者の医療史の提示パターンを理解することは,早期発見とがん予後を改善する上で重要であると考えられた。
過去の患者の医療データは不完全、不規則、または欠如である可能性があるため、新しい診断に患者の歴史を使おうとする際、さらなる課題が生じる。
本研究の目的は,患者がGPで利用できる病歴の機会を探ることであり,早期に高リスク癌予後と治療成績の関連性を検討するために,早期に注文された全血液計数の結果に焦点をあてることである。
2年以内に癌を生存しないリスクのある患者に焦点をあてて,過去の病理検査結果が癌の予後を予測するのに利用できる特徴の導出につながるかを検討した。
この最初の研究は肺癌患者に焦点を当てているが、その方法論は他の種類のがんや他の医療記録に応用できる。
病理組織学的検査は,不完全あるいは不明瞭な症例においても,癌リスクと生存率の予測に関連性のある特徴を生じさせるのに有用であると考えられた。
以上の結果から,高リスク癌診断のための病理検査データの利用が強く示唆され,同様の目的で,新たな病理指標や他のプライマリケアデータセットの利用がさらに促進された。
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