Das Deep Learning-Modell SNB identifizierte in einer Bevölkerungs-weiten retrospektiven Kohortenstudie die Patientinnen mit triple-negativem Brustkrebs, die wahrscheinlich von einer adjuvanten Chemotherapie profitieren würden. Relevant waren hierbei das Alter der Frauen, die Tumorgröße und die Zahl befallener Lymphknoten.
Das Deep Learning-Modell SNB identifizierte in einer Bevölkerungs-weiten retrospektiven Kohortenstudie die Patientinnen mit triple-negativem Brustkrebs, die wahrscheinlich von einer adjuvanten Chemotherapie profitieren würden. Relevant waren hierbei das Alter der Frauen, die Tumorgröße und die Zahl befallener Lymphknoten. Weitere Studien sollen das Modell nun im Klinikalltag überprüfen.
Diese Bevölkerungs-weite retrospektive Kohortenstudie basierte auf einer Datenbank , die Informationen zu Krebspatienten und ihrer Behandlung in 18 Regionen der USA erfasst. Die Studie umfasste Frauen, die ihre Brustkrebsdiagnose zwischen 2010 und 2016 erhielten und operiert wurden.
Das Modell SNB basierte seine Entscheidung auf 3 zentralen Aspekten, ermittelten die Wissenschaftler: Demnach waren ältere Patientinnen mit größeren Tumoren und mehr positiven Lymphknoten die optimalen Kandidaten für eine Chemotherapie. Patientinnen mit Tumoren im oberen, inneren Quadranten wurde hingegen keine Chemotherapie empfohlen.
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