خب رفقا، اگه شنیده باشین، سرطان‌های دستگاه گوارش (یعنی همون مری، معده، روده بزرگ و خلاصه اون بخش‌هایی از بدن که غذا می‌ره و هضم می‌شه) واقعاً جدی هستن و متأسفانه باعث یک‌سوم مرگ‌ومیرهای مربوط به سرطان تو دنیا می‌شن! تقریباً بالای ۲۵٪ کل تشخیص‌های سرطانی هم همین نوع هستن. با این همه، هنوزم داریم می‌بینیم که روش‌های درمان و پیش‌بینی‌ای که الان داریم، کافی نیست و جای بهتر شدن داره.
اینجا پای یک روش خفن و مدرن به اسم «جنگل تصادفی» یا همون Random Forest به وسط میاد. جنگل تصادفی یه نوع مدل یادگیری ماشین یا Machine Learning ـه (یعنی کامپیوتری که خودش یاد می‌گیره مثل آدم‌ها رفتار کنه!). این مدل با کلی درخت تصمیم‌گیری یا Decision Tree کار می‌کنه؛ هر درخت بر اساس اطلاعات مختلف تصمیم می‌گیره و بعدش نتیجه‌های همه‌شون رو جمع می‌کنه تا جوابی دقیق‌تر بده. قشنگ مثل این می‌مونه که یه جمع از دکترها هرکدوم نظر بدن و آخرش همه‌شون با هم به یه جمع‌بندی برسن.
یک تیم تحقیقاتی اومدن همین قضیه رو بررسی کردن که واقعاً این مدل جنگل تصادفی تا چه حد می‌تونه برای پیش‌بینی وضعیت و آینده بیماران سرطان دستگاه گوارش به درد بخوره؟ واسه این کار یه جستجوی کامل روی مقالات علمی تا تاریخ ۲۸ می ۲۰۲۴ توی کلی پایگاه داده (مثل PubMed، Scopus و Google Scholar که بانک مقالات پزشکی و پژوهشی هستن) انجام دادن. فقط مقالاتی رو انتخاب کردن که توشون از مدل RF برای پیش‌بینی وضعیت بیماران با سرطان‌های مری، معده، یا روده بزرگ استفاده شده باشه.
برای اینکه مطمئن بشن کیفیت مقالات خوبه، از یه ابزار به اسم QUIPS استفاده کردن (QUIPS یعنی ابزاری برای ارزیابی میزان ریسک سوگیری یا خطای پژوهشی تو تحقیق‌های پیش‌بینی). خلاصه از بین ۱۸۴۶ مقاله، بعد کلی بررسی و حذف مقالات نامرتبط یا بی‌کیفیت، ۸۶ مقاله معتبر رو انتخاب کردن.
حالا بیاین به نتایج جالب نگاه کنیم! تقریباً همه این مطالعات نشون دادن که وقتی داده‌های مختلف مثل اطلاعات بالینی، ژنتیکی، و پاتولوژی (یعنی آزمایشات دقیق‌تر و ساختاری سلول‌ها و بافت‌ها) با هم به مدل داده می‌شه، این مدل RF خیلی قوی و دقیق ظاهر می‌شه. دقیق یعنی چی؟ مثلاً توی تخمین شانس زنده موندن، احتمال عود بیماری (یعنی برگشت دوباره سرطان)، وجود یا عدم وجود متاستاز (پخش شدن سرطان تو اعضای دیگه بدن)، و حتی اینکه تومور قابل جراحی هست یا نه، با دقت بالای ۸۰ درصد کار کرده! بعضی جاها حتی بهتر از روش‌های سنتی یا همون روش‌های قدیمی پیش‌بینی پزشکی عمل کرده.
یه چیز خیلی جذاب تو بحث مدل RF اینه که تصمیم‌گیری رو واسه دکترها سریع‌تر و راحت‌تر می‌کنه، یعنی دکترها می‌تونن دقیق‌تر بفهمن هر بیمار چه درمانی براش بهتره و درمان‌ها رو شخصی‌سازی کنن. شخصی‌سازی درمان یعنی مثلاً به جای اینکه به همه بیماران یک‌جور دارو یا عمل جراحی بدن، هر بیمار بر اساس خصوصیات خودش (مثل ژنتیک و وضعیت بدنش) بهترین برنامه درمانی رو می‌گیره. این باعث می‌شه شانس زنده موندن و کیفیت زندگی بیمارها حسابی بره بالا.
در نتیجه، این مدل‌های جنگل تصادفی واقعاً دارن به یه ابزار جدی و پرکاربرد تو درمان سرطان‌های دستگاه گوارش تبدیل می‌شن. اگه بیشتر وارد بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها بشن، خیلی کمک می‌کنن که هم دکترها سریع‌تر تصمیم بگیرن، هم بیماران درمان مناسب‌تر بگیرن و امید به زندگی‌شون زیادتر شه. خلاصه، دنیای پزشکی با این مدل‌های هوشمند داره خیلی سریع پیشرفت می‌کنه و آینده درمان و تشخیص خیلی روشن‌تر و شخصی‌تر شده!
منبع: +
