По обычным медданным можно заранее заметить рак и оценить его ход

Авторы собрали очень разнородные обычные данные: записи из электронных карт пациентов за много лет и снимки грудной клетки, а потом научили одну модель работать сразу с несколькими задачами. Смысл был в том, чтобы не держать отдельно одну систему для поиска уже найденного рака, другую — для прогноза, третью — для оценки стадии. Вместо этого они попытались превратить рутинные медданные в более цельную картину того, как болезнь может развиваться.

Для обучения взяли огромную когорту COMPASS — 3,67 миллиона человек и 17,7 миллиона визитов к врачу — а затем проверили модель на независимых внешних выборках, в том числе на UK Biobank. Это важно, потому что модель могла случайно подстроиться только под одну больницу или один набор данных. Здесь же её проверяли на разных источниках, чтобы понять, сохраняется ли результат вне исходной базы.

Что у них получилось: модель не только хорошо распознавала уже существующий рак, но и умела заметить его появление заранее — до года до диагноза. Ещё она оценивала стадию опухоли, пыталась предсказать ответ на лечение и делила пациентов по риску возврата болезни для десяти разных видов рака. Отдельно авторы проверили прогноз стадии на послеоперационных патологических данных и увидели, что предсказания модели сходятся с ключевыми онкологическими путями в геноме — то есть она ловила не просто случайные признаки, а что-то связанное с биологией опухоли.