در عصری که با پیشرفت های سریع فن آوری تعریف شده است ، یادگیری ماشین (ML) به طور فزاینده ای به ابزاری مهم در نبرد با سرطان تبدیل می شود ، یکی از کشنده ترین بیماری ها در سراسر جهان. به تازگی ، یک مطالعه پیشگامانه که در سرطان BMC منتشر شده است ، چگونگی استفاده از الگوریتم های ML را برای پیش بینی مرگ و میر سرطان می توان از آن استفاده کرد و داده های جهانی سرطان را با اطلاعات خاص منطقه ایران مقایسه کرد. این تحقیق نوآورانه نه تنها بر توانایی های قدرتمند ML در انکولوژی تأکید دارد بلکه اهمیت عوامل منطقه ای را که بر نتایج سرطان تأثیر می گذارد ، برجسته می کند.
سرطان همچنان یک چالش بزرگ بهداشت عمومی است که سالانه مسئولیت میلیون ها نفر از مرگ و میر را بر عهده دارد و با تغییرات حیرت انگیز در بروز و مرگ و میر در نقاط مختلف جهان پیچیده است. محققان با چگونگی پیش بینی دقیق نتایج سرطان ، که برای خیاطی رژیم های درمانی مؤثر و تخصیص منابع مراقبت های بهداشتی به طور مؤثر بسیار مهم است ، درگیر شده اند. معرفی یادگیری ماشین با فعال کردن تشخیص الگوی پیشرفته در بین مجموعه داده های پیچیده ، یک راه حل امیدوارکننده ارائه می دهد که روشهای آماری سنتی برای رسیدگی به آن تلاش می کنند.
این مطالعه با استفاده از مجموعه داده های قوی از رصدخانه جهانی سرطان (Globocan) ، که آمار جامع سرطان در سراسر جهان را ارائه می دهد ، در کنار داده های مربوط به ثبت ملی سرطان ایران (INC) ، مخزن که روند سرطان خاص منطقه را در ایران ضبط می کند. محققان با استفاده از این مجموعه داده های غنی ، با هدف ساخت مدل های پیش بینی کننده ای که می توانند بینش های ظریف در مورد مرگ و میر سرطان ارائه دهند ، هم در سطح جهانی و هم در منطقه ارائه می دهند. رویکرد دوگانه ضمن تصدیق تفاوت های اپیدمیولوژیک محلی ، نیاز به درک روندهای جهانی سرطان را تأکید می کند.
.ADSSLOT_QPWZR8WXK0 {عرض: 728px! مهم ؛ ارتفاع: 90px! مهم ؛ }
Media (Max-Width: 1199px) {.ADSSLOT_QPWZR8WXK0 {عرض: 468px! مهم ؛ ارتفاع: 60px! مهم ؛ }}
Media (Max-Width: 767px) {.ADSSLOT_QPWZR8WXK0 {عرض: 320px! مهم ؛ ارتفاع: 50px! مهم ؛ }}
تبلیغ
در میان الگوریتم های مختلف ML که مورد ارزیابی قرار گرفت ، XGBoost به عنوان بهترین عملکرد در پیش بینی مرگ و میر سرطان در مقیاس جهانی ظاهر شد. با ضریب چشمگیر تعیین (( Mathcal {R}^2)) 0.83 و یک منطقه تحت منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (AUC-ROC) 0.93 ، XGBoost به طور قابل توجهی از سایر مدل ها بهتر عمل می کند. این سطح بالای دقت نشان می دهد که تکنیک های تقویت شیب مانند XGBoost به ویژه در گرفتن روابط غیرخطی و تعامل ذاتی در مجموعه داده های سرطان گسترده ماهر هستند و آنها را برای کاربردهای پیش آگهی در دنیای واقعی بسیار قابل اعتماد می کند.
هنگامی که به طور خاص روی مجموعه داده های ایران تمرکز می کنید ، عملکرد پیش بینی XGBoost یک کاهش متوسط را تجربه کرد ، با ( Mathcal {R}^2) 0.79 و AUC-ROC 0.89. در حالی که هنوز قوی است ، این تفاوت برجسته است که چگونه عوامل منطقه ای بر دقت مدل تأثیر می گذارد. نکته قابل توجه ، این مطالعه به عوامل بی نظیر محیطی و عفونی مؤثر بر مرگ و میر سرطان در ایران ، مانند حضور بومی عفونت های هلیکوباکتر پیلوری در استان اردیبیل اشاره دارد. این باکتری به دلیل ارتباط با سرطان معده ، یک بدخیمی شیوع در منطقه ، مشهور است و بر اهمیت ترکیب عوامل خطر موضعی در چارچوب های پیش بینی شده تأکید می کند.
فراتر از پیش بینی های مرگ و میر ، این مطالعه نقش ML را در ارزیابی خطر ابتلا به سرطان اولیه دوم (SPC) ، یک جنبه مهم و در عین حال پیچیده مراقبت از آنکولوژیکی پیشرفت می کند. SPC به توسعه سرطانهای جدید و مجزا به دنبال بدخیمی اولیه ، که اغلب تحت تأثیر درمان های قبلی و آسیب پذیری های خاص بیمار قرار دارد ، اشاره دارد. این مدل ها قرار گرفتن در معرض دوز پرتودرمانی ، سن بیمار و جهش های ژنتیکی را به عنوان پیش بینی کننده محوری در ارزیابی خطر SPC شناسایی کردند. با کمیت این متغیرها از طریق تکنیک های پیشرفته ML ، پزشکان می توانند عوارض جانبی طولانی مدت درمان سرطان را بهتر پیش بینی و کاهش دهند.
یکی از مهمترین چالش های فنی که در این تحقیق مورد بررسی قرار گرفته است ، مسئله عدم تعادل داده ها ، یک مانع مشترک در مجموعه داده های پزشکی است که در آن برخی از انواع یا نتایج سرطان به مراتب کمتر از سایرین اتفاق می افتد. این مطالعه از الگوریتم های تخصصی و استراتژی های پیش پردازش داده برای مقابله با این عدم تعادل استفاده می کند ، و اطمینان می دهد که کلاس های اقلیت مانند سرطانهای نادر یا موارد SPC به اندازه کافی در آموزش مدل نشان داده شده است. چنین سخت گیری روش شناختی برای توسعه مدلهای پیش بینی کننده منصفانه و قابل تعمیم که به نفع همه بیماران است ، ضروری است.
علاوه بر این ، این تحقیق نه تنها پتانسیل ML را برای بهبود تصمیم گیری بالینی به نمایش می گذارد بلکه نیاز اساسی به ادغام منابع داده های متنوع را نیز تأکید می کند. این مطالعه با ترکیب پایگاه داده های بین المللی با ثبت های ملی ، یک چارچوب سازگار را قادر به پرداختن به نابرابری های بهداشت جهانی و مداخلات متناسب با جمعیت خاص می کند. این رویکرد می تواند به عنوان طرح دیگری برای سایر بیماری ها باشد که در آن تنوع منطقه ای اثرات عمیقی بر نتایج بالینی داشته باشد.
علاوه بر قدرت پیش بینی ، تفسیر مدل های ML در اولویت قرار دارد. محققان از تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی استفاده کردند تا مشخص کنند که چه عواملی بیشترین وزن را در پیش بینی های خود دارند و باعث افزایش اعتماد پزشکان به این فناوری می شوند. این شفافیت شکاف بین الگوریتم های پیچیده و کاربردهای مراقبت های بهداشتی عملی را ایجاد می کند و باعث می شود که اتخاذ گسترده تری از بینش های ML محور در عمل آنکولوژی روزمره انجام شود.
پیامدهای این یافته ها فراتر از آکادمی ها به قلمرو سیاست های بهداشت عمومی گسترش می یابد. از آنجا که شیوع سرطان همچنان در سطح جهان افزایش می یابد ، به ویژه در کشورهای کم درآمد و متوسط ، استراتژی های هدفمند آگاهانه با پیش بینی های دقیق خطر ضروری می شوند. سیاستگذاران می توانند از بینش های این مطالعه برای تخصیص مؤثرتر منابع ، اولویت بندی برنامه های غربالگری و اجرای اقدامات پیشگیرانه که مربوط به علت های سرطان منطقه ای و جمعیت شناسی بیمار است ، استفاده کنند.
علاوه بر این ، پزشکی شخصی شده است که از این پیشرفت ها بی نهایت به دست می آید. با پیش بینی مرگ و میر و خطرات ثانویه سرطان با دقت بیشتر ، انکولوژیست ها می توانند برنامه های درمانی را برای ارائه کارآیی حداکثر و ضمن به حداقل رساندن عوارض جانبی مضر ، تنظیم کنند. این رویکرد بیمار محور با حرکت گسترده تر در پزشکی به سمت روشهای درمانی دقیق ، که نه تنها آرایش ژنتیکی بلکه عوامل محیطی و سبک زندگی را برای هر فرد منحصر به فرد می داند ، هماهنگ است.
این مطالعه همچنین ضرورت تلاش های جمع آوری داده ها و حفظ ثبت نام های سرطان با کیفیت بالا را نشان می دهد. زیرساخت داده های قابل اعتماد به عنوان ستون فقرات برای برنامه های ML عمل می کند. بدون آمار قوی و به روز سرطان ، صحت و کاربرد مدلهای پیش بینی به شدت به خطر می افتد. بنابراین ، سرمایه گذاری در انفورماتیک مراقبت های بهداشتی به اندازه خود الگوریتم ها بسیار مهم است.
در حالی که وعده ML در انکولوژی مشهود است ، نویسندگان چالش های مداوم ، از جمله ملاحظات اخلاقی در مورد حریم خصوصی داده ها و نیاز به همکاری بین رشته ای را برای ترجمه خروجی های مدل به ابزارهای بالینی عملی تأیید می کنند. اطمینان از اینکه سیستم های ML عادلانه و در دسترس برای جمعیت های تحت نظارت هستند ، در اولویت قرار دارد که جامعه بهداشت جهانی باید به صورت جمعی به آن بپردازد.
در نتیجه ، این مطالعه پیشگام ، زمینه پیش آگهی سرطان را به یک دوره جدید سوق می دهد و نشان می دهد که چگونه یادگیری ماشین می تواند به طور مؤثر مجموعه داده های گسترده را برای پرده برداری از الگوهای و پیش بینی کننده هایی که قبلاً مبهم بودند ، تجزیه کند. از الگوهای جهانی گرفته تا عوامل خطر خاص منطقه ای ، ازدواج داده های بزرگ و ML درهای نوآوری در مراقبت از سرطان ، مداخله زودهنگام و راهکارهای درمانی شخصی را باز می کند. با ادامه نبرد با سرطان ، پذیرش چنین پیشرفت های فناوری ممکن است در نهایت زندگی بی شماری را در سراسر جهان نجات دهد.
موضوع تحقیق: پیش بینی مرگ و میر سرطان با استفاده از روشهای یادگیری ماشین ، با تجزیه و تحلیل مقایسه ای بین مجموعه داده های جهانی و داده های خاص ایران.
عنوان مقاله: پیش بینی مرگ و میر سرطان با استفاده از روشهای یادگیری ماشین: تجزیه و تحلیل جهانی در مقابل ایران
منابع مقاله:
Sadeghi ، H. ، Seif ، F. پیش بینی مرگ و میر سرطان با استفاده از روش های یادگیری ماشین: تجزیه و تحلیل جهانی در مقابل ایران. سرطان BMC 25 ، 1329 (2025). https://doi.org/10.1186/S12885-025-14796-4
اعتبار تصویر: scienmag.com
دوی: https://doi.org/10.1186/S12885-025-14796-4
برچسب ها: مطالعه سرطان BMC STUREATISESCANCER نتیجه پیش بینی کننده سرطان عمومی چالش های بهداشت عمومی سرطان سرطان Globocan DataHealthCare AloctionIrans سرطان مرگ و میر سرطان ملی رجیستری سرطان ملی یادگیری سرطان پیش بینی سرطان و داده های سرطان آنالیزهای پیشرفته پیشرفته در انکولوژی
