Hlavní obsah

Matematický model pomůže s léčbou nádorového onemocnění krve

Foto: Seznam Zprávy

Ilustrační snímek.

Reklama

Lépe odhadnout výsledek léčby pacientů s folikulárním lymfomem umožní lékařům unikátní pravděpodobnostní model, který vytvořil tým odborníků z Katedry matematické analýzy a aplikací matematiky UP.

Článek

Tým odborníků z Katedry matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecké fakulty Univerzity Palackého v Olomouci (UP) sestavil prognostický systém, díky kterému budou moci lékaři pacientovi s nádorovým onemocněním krve v budoucnu nabídnout léčbu, kterou jeho zdravotní stav vyžaduje, sdělil Tomáš Fürst z Katedry matematické analýzy a aplikací matematiky Přírodovědecké fakulty UP, který na projektu spolupracoval se Štěpánkou Matuštíkovou. Stručný výtah práce byl publikován v online příloze časopisu Blood.

Projekt, jehož základem jsou Bayesovské sítě, vedou odborníci z hemato-onkologické kliniky Lékařské fakulty UP, Fakultní nemocnice Olomouc a Kooperativní lymfomové skupiny ČR. Bayesovská síť je grafová reprezentace, která se využívá pro určení pravděpodobnosti určitých jevů. V medicíně lze pomocí tohoto matematického modelu předpovědět u pacienta výsledek jednotlivých druhů léčby a následně vybrat správnou variantu, která povede k požadovanému výsledku.

„Naše práce vychází z názoru, že Bayesovské sítě představují rozumnější aparát pro práci s medicínskými daty než metody klasické frekventistické statistiky. Domníváme se, že správná práce s nejistotou je také budoucností metod strojového učení, které mají potenciál svět biomedicínských dat skutečně změnit,“ uvedl Fürst.

Bayesovská síť pomůže lékařům zvolit správnou strategii léčby. „To, co nám v moderní medicíně chybí, je skutečně individualizovaný odhad prognózy nemocného. Současné přístupy skrze aparát logistické regrese sice zařadí nemocného do rizikové skupiny, ta ale může být stále poměrně různorodá,“ upozornil Vít Procházka z hemato-onkologické kliniky FN Olomouc.

Naproti tomu Bayesovská síť je podle Procházky individualizovaný a dynamický systém. „Umožní nám v reálném čase změnit odhad rizika, pokud se změní některá z proměnných. Pokud například plánujeme podání různých typů terapie, tak lze předvídat, jak se změní léčebný efekt,“ podotkl.

Na problematice predikčních modelů pro pacienty s folikulárním lymfomem tým vědců nadále spolupracuje také s Kooperativní lymfomovou skupinou a s kolegy z nemocnice Mayo Clinic v americké Minnesotě.

Reklama

Doporučované