利用國家健康數據來預測癌症風險

來自 #德國癌症研究中心（DKFZ）和 #歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）的科學家們開發了一種模型，利用丹麥健康登記資料來預測個人患20種不同 #癌症 的風險。該模型基於1995年至2014年間670萬成年人的數據進行訓練，包含超過1000種既往診斷、家族癌症史、年齡以及吸菸和肥胖等生活方式因素。

利用2015年至2018年470萬丹麥人的數據進行驗證，該模型顯示出較高的預測準確性，特別是對 #消化系統、#甲狀腺、#腎臟 和 #子宮癌症 的預測。整體準確率在一生中達到81％，考慮到年齡和性別因素時達到59％。使用英國生物銀行的數據進行驗證，模型的性能得到了確認，表明該模型在其他醫療系統中具有潛在應用性。

這個模型可以幫助識別高風險的個人，從而實施針對性的 #早期檢測計劃，有助於提高治愈率並減少對強化治療的需求。研究人員建議收集全面的健康數據，包括身體測量和已知的風險因素，以提高模型的準確性。他們倡導建立國家數字健康基礎設施，以支持其他國家的此類預測模型。

資訊來源:  Alexander W Jung, Peter C Holm, Kumar Gaurav, Jessica Xin Hjaltelin, Davide Placido, Laust Hvas Mortensen, Ewan Birney, S⊘ren Brunak, Moritz Gerstung. Multi-cancer risk stratification based on national health data: a retrospective modelling and validation study. The Lancet Digital Health, 2024; 6 (6): e396 DOI: 10.1016/S2589-7500(24)00062-1

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