새로운 AI 시스템으로 Chemo 환자를 도울 수 있습니다.
과학자들은 AI 증상을 네트워크 분석에 적용합니다.
출처 : geralt / pixabay
최근 과학적으로 캘리포니아 대학 (University of California)과 서 레이 대학 (Surrey University)의 연구원은 인공 지능 (AI)을 이용한 네트워크 분석 (Network Analysis, NA)을 전개하여 화학 요법 치료 경험이있는 암 환자의 불안 증상에 대한 통찰력을 제공했습니다.
연구진에 따르면이 연구는 “발생률, 중증도 및 조난 점수를 사용하여 CTX를 시행하는 종양학 환자의 대규모 샘플에서 38 가지 공통 증상 간의 관계를 조사하기 위해 NA 방법을 사용한 최초의 연구”라고합니다. (CTX는 화학 요법의 약자입니다 .)
네트워크 분석은 연결이있는 네트워크의 요소를 분석하고 최적화하는 데 사용되는 방법입니다. NA는 우울증, 외상 후 스트레스, 복잡한 사별, 시스템 생물학 및 기타 응용 분야의 연구에 사용됩니다.
몇 주 전에 Scientific Reports 에서 발표 한 연구에서 연구자들은 화학 요법 치료에서 암 환자의 일반적인 증상에 대한 데이터베이스를 네트워크 분석을 통해 분석했습니다.
이 연구에서 화학 요법을받는 1,328 명의 암 환자의 일반적인 증상은 발생, 중증 및 조난이라는 세 가지 핵심 네트워크로 분류되었습니다. 연구원은 분석을 위해 Pairwise Markov Random Fields (PMRF)의 두 가지 모델을 사용했습니다. 한 모델은 발생 데이터의 증상에 대해 Is가 Fit R- 패키지 (Gaussian 근사 방법의 2 진 등가)를 사용했습니다. 심각도 및 조난 데이터의 경우 R 패키지 qgraph가있는 다른 모델이 배포되었습니다. 연구진은 glasso 알고리즘을 사용하여 다 염기 상관 분석법을 사용했다.
이 연구는 메스꺼움 (일반적인 증상)이 발생 네트워크에서 3 가지 중심성 지수 중 가장 높은 점수를 얻었으며, 47.48 %의 환자가 다음 화학 요법 치료 전에 증상을보고했다. 연구에 참여한 환자의 41.31 %가보고 한 식욕 부진의 증상은 발생 네트워크에서 두 번째로 높은 중심 성 점수뿐만 아니라 심각도 및 조난 네트워크에 대한 세 가지 중심성 지수 모두에서 가장 높은 점수를 보였습니다. 연구팀은 그들의 보고서에서 “이러한 증상은 성공적인 경우 네트워크의 다른 증상을 줄일 수있는 치료 적 개입의 목표가 될 수있다”고 밝혔다.
연구원에 따르면, “이 연구는 네트워크를 만드는 데 사용 된 증상 차원에 따라 증상 들간의 연결이 다르다는 직접적인 첫 번째 증거를 제공하며, 그 결과는 다음을 근거로 증상 관리 중재의 발전을 안내하는 데 사용될 수 있습니다. 네트워크 내의 핵심 증상 및 증상 클러스터의 확인. ”
면역 요법에있는 현대 돌파구에도 불구하고, 화학 요법은 많은 암을위한 일반적인 처리에 남아 있습니다. 화학 요법은 질병을 치료하기위한 약물의 사용법입니다. 암 치료에서, 화학 요법 또는 화학 요법은 암 세포를 죽이는 데 사용됩니다. 암 환자는 평균 15 개의 증상이 나타나지 않습니다. 이러한 증상은 암 또는 화학 요법 치료로 인해 발생할 수 있으며 심각도, 고통 및 빈도가 다릅니다.
화학 요법을받는 환자의 간병인과 환자 자신은 치료 중 발생하는 많은 증상이 잔인하고 참기 힘든 고통을 일으킬 수 있음을 증명할 수 있습니다. 증상의 원인을 이해하면 의사가 환자를 더 잘 돌보고 치료할 수 있습니다.
화학 요법을받는 환자는 탈모, 메스꺼움, 구토, 피로, 우울증, 불안, 현기증, 약점, 식욕 상실, 구강 건조, 체중 감량, 맛 변화, 부풀어 오름, 설사, dyspnea, 기침, 부종, 변비, 혼란, 쉰 목소리, 연하 곤란, 수면 장애, 졸림, 감각 마비, 따끔한 기억, 기억 상실, 슬픔, 정서적 고통 등이 있습니다. 일반적인 원인을 공유하는 증상을 증상 클러스터라고합니다. 예를 들어, 불안 우울증, 메스꺼움 구토, 기침 호흡 곤란은 임상 적으로나 다른 연구에서 관찰 된 암 증상 군집입니다.
이 연구는 증상 군을 상호 관련성, 독립성, 요인별로 살펴봄으로써 장래에 화학 요법을받는 동안 암 환자가 앓고있는 많은 고통스러운 증상을 완화 할 수있는 새로운 방법을 연구하고 테스트 할 수있게합니다. 이러한 추가적인 통찰력은 과학자들과 연구자들이 미래에 혁신적이고보다 정확한 개입을 개발할 수있게 할 것입니다.
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