den 3 februari 2025
AI och symtomanalys kan hjälpa primärvården att tidigt upptäcka cancer.
En ny avhandling visar att riskbedömning med maskininlärning och vårddata kan förbättra läkares beslutsunderlag och potentiellt leda till tidigare cancerupptäckt och snabbare behandling, vilket kan rädda fler liv.
Elinor Nemlander
Specialist i allmänmedicin. Foto: Mattias Pettersson.
– Att använda AI inom primärvården för att identifiera riskfaktorer vid olika cancerformer har stor potential. Den nya nationella cancerstrategin lyfter också fram, säger Elinor Nemlander, specialist i allmänmedicin vid Liljeholmens universitetsvårdcentral och författare till avhandlingen Early Cancer Detection Through Symptoms and Signs från Karolinska Institutet.
AI-modeller hittar fler riskpatienter
Studier i avhandlingen visar tydligt samband mellan symtomkombinationer, laboratorievärden och ökad cancerrisk. Genom att analysera data kunde forskarna identifiera högriskpatienter och minska risken att fel personer prioriteras i snabbspår. Ett viktigt fynd var att nytillkommen blodbrist (anemi) kan vara ett tidigt tecken på cancer, särskilt tarmcancer och blodcancer. Patienter med anemi hade också en ökad risk för död inom 18 månader.
– Den här insikten kan förändra hur vi identifierar och följer upp patienter med subtila symtom i primärvården, säger Nemlander.
Framtidens diagnostik – AI som beslutsstöd
Forskningen visar även att AI kan förutsäga lungcancer, även hos personer som aldrig rökt. Två av studierna i avhandlingen identifierade också högriskpatienter för tjock- och ändtarmscancer genom att analysera journaldata och symtom som blödning och ändrade avföringsvanor.
Med fortsatt utveckling kan dessa metoder bli en del av framtidens vårdriktlinjer.
– AI ska inte ersätta läkare, utan fungera som ett stöd för att flagga patienter med förhöjd risk. Med dessa verktyg kan vi förbättra diagnostiken och förhoppningsvis rädda fler liv, avslutar Nemlander.
Elinor Nemlander försvarade sin avhandling "Early Cancer Detection Through Symptoms and Signs" den 31 januari vid Karolinska Institutet.
Länkar:
Längre artikel om avhandlingen
Källa: Stockholms läns sjukvårdsområde.