論文の概要: The Helicobacter pylori AI-Clinician: Harnessing Artificial Intelligence to Personalize H. pylori Treatment Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06841v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 12:57:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:08.523361
• Title: The Helicobacter pylori AI-Clinician: Harnessing Artificial Intelligence to Personalize H. pylori Treatment Recommendations
• Title（参考訳）: Helicobacter pylori AI-Clinician: Harnessing Artificial Intelligence to Personalize H. pylori Treatment Recommendations
• Authors: Kyle Higgins, Olga P. Nyssen, Joshua Southern, Ivan Laponogov, AIDA CONSORTIUM, Dennis Veselkov, Javier P. Gisbert, Tania Fleitas Kanonnikoff, Kirill Veselkov,
• Abstract要約: Helicobacter pylori(H. pylori)は、世界中で最も一般的な発がん性病原体である。世界中で約2人に1人が感染しており、消化性潰瘍、慢性胃炎、胃癌の主要な原因である。 H. pylori AI-clinicianレコメンデーションシステムを開発した。 このシステムは、Hp-EuRegのH. pylori感染患者数万人のデータに基づいて訓練された。
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• Abstract: Helicobacter pylori (H. pylori) is the most common carcinogenic pathogen worldwide. Infecting roughly 1 in 2 individuals globally, it is the leading cause of peptic ulcer disease, chronic gastritis, and gastric cancer. To investigate whether personalized treatments would be optimal for patients suffering from infection, we developed the H. pylori AI-clinician recommendation system. This system was trained on data from tens of thousands of H. pylori-infected patients from Hp-EuReg, orders of magnitude greater than those experienced by a single real-world clinician. We first used a simulated dataset and demonstrated the ability of our AI Clinician method to identify patient subgroups that would benefit from differential optimal treatments. Next, we trained the AI Clinician on Hp-EuReg, demonstrating the AI Clinician reproduces known quality estimates of treatments, for example bismuth and quadruple therapies out-performing triple, with longer durations and higher dose proton pump inhibitor (PPI) showing higher quality estimation on average. Next we demonstrated that treatment was optimized by recommended personalized therapies in patient subsets, where 65% of patients were recommended a bismuth therapy of either metronidazole, tetracycline, and bismuth salts with PPI, or bismuth quadruple therapy with clarithromycin, amoxicillin, and bismuth salts with PPI, and 15% of patients recommended a quadruple non-bismuth therapy of clarithromycin, amoxicillin, and metronidazole with PPI. Finally, we determined trends in patient variables driving the personalized recommendations using random forest modelling. With around half of the world likely to experience H. pylori infection at some point in their lives, the identification of personalized optimal treatments will be crucial in both gastric cancer prevention and quality of life improvements for countless individuals worldwide.
• Abstract（参考訳）: ヘリコバクター・ピロリ(Helicobacter pylori、H. pylori)は、世界でもっとも一般的な発がん性病原体である。 全世界で約2人に1人が感染しており、消化性潰瘍、慢性胃炎、胃癌の主要な原因となっている。 H. pylori AI-clinicianレコメンデーションシステムを開発した。 このシステムは、Hp-EuRegのH. pylori感染患者数万人のデータに基づいて訓練された。 まず、シミュレーションデータセットを用いて、最適な治療の恩恵を受ける患者サブグループを識別するAIクリニック法の能力を実証した。 次に、Hp-EuRegでAIクリニックを訓練し、AIクリニックが治療の既知の品質評価を再現することを示した。 次に, パーソナライズド・セラピーにより治療を最適化し, 65%の患者に対して, PPIによるメトロニダゾール, テトラサイクリン, ビスマス塩のビスマス療法, PPIによるクラリスロマイシン, アモキシシリン, ビスマス塩のビスマス療法を推奨し, 15%の患者にクラリスロマイシン, アムオキシシリン, メトロニダゾールの4倍の非ビスマス療法を推奨した。 最後に,無作為な森林モデルを用いてパーソナライズされたレコメンデーションを駆動する患者変数の傾向について検討した。 世界の約半数がH. pylori感染を経験する可能性が高く、パーソナライズされた最適な治療法の特定は、世界中の無数の個人にとって、胃癌の予防と生活改善の質の両方に不可欠である。

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