{"id":7779,"date":"2026-04-17T20:50:16","date_gmt":"2026-04-17T20:50:16","guid":{"rendered":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/2026\/04\/17\/svedai-nustebino-dirbtinis-intelektas-melanomos-rizika-gali-pamatyti-net-pries-5-metus\/"},"modified":"2026-04-17T20:50:16","modified_gmt":"2026-04-17T20:50:16","slug":"svedai-nustebino-dirbtinis-intelektas-melanomos-rizika-gali-pamatyti-net-pries-5-metus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/2026\/04\/17\/svedai-nustebino-dirbtinis-intelektas-melanomos-rizika-gali-pamatyti-net-pries-5-metus\/","title":{"rendered":"\u0160vedai nustebino: dirbtinis intelektas melanomos rizik\u0105 gali \u201epamatyti\u201c net prie\u0161 5 metus"},"content":{"rendered":"<p>Dirbtinis intelektas gali pad\u0117ti nustatyti, kuriems \u017emon\u0117ms per artimiausius penkerius metus kyla didesn\u0117 melanomos rizika, rodo naujas tyrimas.<\/p>\n<p>\u0160vedijoje, Geteborgo universitete, dirbantys mokslininkai pasitelk\u0117 dirbtin\u012f intelekt\u0105 ir i\u0161skyr\u0117 nedideles gyventoj\u0173 grupes, kurioms per ateinan\u010dius penkerius metus rizika susirgti \u0161ia sunkia ir da\u017enai greitai plintan\u010dia odos v\u0117\u017eio forma yra reik\u0161mingai didesn\u0117.<\/p>\n<p>\u201eM\u016bs\u0173 tyrimas rodo, kad duomenys, kurie jau yra prieinami sveikatos prie\u017ei\u016bros sistemose, gali b\u016bti naudojami identifikuojant asmenis, kuriems kyla didesn\u0117 melanomos rizika\u201c, \u2013 teig\u0117 Geteborgo universiteto doktorantas Martinas Gillstedtas.<\/p>\n<p>\u201eTai n\u0117ra sprendim\u0173 paramos priemon\u0117, kuri \u0161iuo metu b\u016bt\u0173 \u012fprastai taikoma kasdien\u0117je sveikatos prie\u017ei\u016broje, ta\u010diau m\u016bs\u0173 rezultatai ai\u0161kiai parodo, kad registr\u0173 duomenys ateityje gali b\u016bti naudojami strategi\u0161kiau\u201c, \u2013 prid\u016br\u0117 jis.<\/p>\n<p>Tyr\u0117jai i\u0161analizavo vis\u0173 suaugusi\u0173 \u0160vedijos gyventoj\u0173 klinikinius duomenis: \u012f tyrim\u0105 pateko ma\u017edaug 6 mln. \u017emoni\u0173, gyvenusi\u0173 \u0161alyje 2005\u20132014 metais.<\/p>\n<p>Dirbtinio intelekto modeliams buvo pateikta platesn\u0117 klinikin\u0117 informacija nei \u012fprastai vertinami am\u017eius ir lytis. Buvo \u012ftraukti duomenys apie vartotus vaistus, ankstesnes diagnozes bei kiti su sveikata susij\u0119 \u012fra\u0161ai.<\/p>\n<p>Pa\u017eangiausias modelis ma\u017edaug 73 proc. atvej\u0173 geb\u0117jo atskirti \u017emones, kuriems v\u0117liau buvo diagnozuota melanoma, nuo t\u0173, kuriems \u0161i liga nepasirei\u0161k\u0117. Palyginimui, naudojant tik am\u017ei\u0173 ir lyt\u012f, tikslumas siek\u0117 apie 64 proc.<\/p>\n<p>Sujung\u0119 diagnozi\u0173, vartot\u0173 vaist\u0173 ir sociodemografinius duomenis, mokslininkai taip pat gal\u0117jo identifikuoti ma\u017eas didel\u0117s rizikos grupes, kuriose per penkerius metus melanomos tikimyb\u0117 siek\u0117 apie 33 proc., pa\u017eym\u0117jo tyrimo autoriai.<\/p>\n<h2>Ankstyvas nustatymas \u2013 kriti\u0161kai svarbus<\/h2>\n<p>Pagrindin\u0117 melanomos prie\u017eastis yra ultravioletin\u0117 spinduliuot\u0117 \u2013 tiek nat\u016brali, sklindanti nuo saul\u0117s, tiek dirbtin\u0117, naudojama soliariumuose.<\/p>\n<p>Melanoma gali i\u0161plisti \u012f kitas k\u016bno dalis, o jai i\u0161plitus i\u0161gyvenamumo rodikliai smarkiai prast\u0117ja. D\u0117l \u0161ios prie\u017easties ankstyvas ligos nustatymas laikomas itin svarbiu.<\/p>\n<p>Skai\u010diuojama, kad 2020 metais Europos S\u0105jungoje odos melanoma sudar\u0117 apie 4 proc. vis\u0173 nauj\u0173 v\u0117\u017eio diagnozi\u0173 ir apie 1,3 proc. mir\u010di\u0173 nuo v\u0117\u017eio. D\u0117l to tai buvo \u0161e\u0161tas da\u017eniausiai nustatomas v\u0117\u017eys ir viena i\u0161 20 da\u017eniausi\u0173 su v\u0117\u017eiu susijusi\u0173 mirties prie\u017eas\u010di\u0173, nurodo Europos Komisijos Jungtinis tyrim\u0173 centras.<\/p>\n<p>Tyrimo autoriai teigia, kad identifikavus \u017emones, kuriems prognozuojama didesn\u0117 rizika, medikai gal\u0117t\u0173 efektyviau planuoti steb\u0117sen\u0105 ir teikti kvietimus profilaktiniam patikrinimui \u2013 pa\u0161tu arba skaitmeniniais kanalais.<\/p>\n<p>\u201eM\u016bs\u0173 analiz\u0117 rodo, kad atrankin\u0117 patikra ma\u017eose, didel\u0117s rizikos grup\u0117se gal\u0117t\u0173 u\u017etikrinti ir tikslesn\u0119 steb\u0117sen\u0105, ir efektyvesn\u012f sveikatos prie\u017ei\u016bros i\u0161tekli\u0173 panaudojim\u0105\u201c, \u2013 sak\u0117 pagrindinis tyrimo autorius Samas Polesie.<\/p>\n<p>Pasak mokslinink\u0173, dirbtinio intelekto modeliai, apmokyti naudojant didelius registr\u0173 duomen\u0173 kiekius, ateityje gali tapti svarbia priemone kuriant labiau individualizuot\u0105 rizikos vertinim\u0105 ir naujas patikros strategijas.<\/p>\n<p>Vis d\u0117lto pabr\u0117\u017eiama, kad prie\u0161 pradedant taikyti \u0161\u012f metod\u0105 \u012fprastoje sveikatos prie\u017ei\u016broje reikia papildom\u0173 tyrim\u0173 ir atitinkam\u0173 politini\u0173 sprendim\u0173.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dirbtinis intelektas gali pad\u0117ti nustatyti, kuriems \u017emon\u0117ms per artimiausius penkerius metus kyla didesn\u0117 melanomos rizika, rodo naujas tyrimas. \u0160vedijoje, Geteborgo universitete, dirbantys mokslininkai pasitelk\u0117 dirbtin\u012f intelekt\u0105 ir i\u0161skyr\u0117 nedideles gyventoj\u0173 grupes, kurioms per ateinan\u010dius penkerius metus rizika susirgti \u0161ia sunkia ir da\u017enai greitai plintan\u010dia odos v\u0117\u017eio forma yra reik\u0161mingai didesn\u0117. \u201eM\u016bs\u0173 tyrimas rodo, kad duomenys, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":7780,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"miestas":[],"class_list":["post-7779","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sveikata"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7779","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7779"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7779\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7780"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7779"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7779"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7779"},{"taxonomy":"miestas","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/miestas?post=7779"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}