Рак желудка – третья по распространенности причина смерти, ассоциированная с онкологическими заболеваниями. Заболеваемость раком желудка сильно варьирует в зависимости от географических факторов и куда чаще встречается в азиатских странах (более 70% от глобальной популяции) – это отчасти можно объяснить высокой распространенностью инфекции Helicobacter pylori. Известно, что канцерогенез рака желудка связан с хроническим и атрофическим гастритом, кишечной метаплазией и дисплазией, а эрадикационная терапия H. pylori является необходимым звеном в профилактике предраковых состояний.

В различных исследованиях предпринимались попытки по прогнозированию рака желудка на основании клинических, эндоскопических, патологических и серологических параметров. Исследователи из Университета Гонконга решили создать и затем оценить эффективность различных моделей машинного обучения в прогнозировании пятилетнего риска развития рака желудка после эрадикации H. pylori (1-2 недельная тройная терапия кларитромицином, амоксициллином и ИПП).

Всего было использовано 26 клинических переменных, для "обучения" компьютерных алгоритмов были использованы данные 64 238 пациентов, в последующем система была валидирована на данных 25 330 пациентов (всего 89 538 пациентов).

Средний срок наблюдения составил 4,7 лет, из всех пациентов после эрадикационной терапии рак желудка был обнаружен у 0,21%. Наибольшей предиктивной силой обладали следующие факторы: возраст, наличие кишечной метаплазии и язва желудка.

Система машинного обучения оказалась эффективным инструментом в оценке риска развития рака желудка по стандартным вводным клиническим данным и, по мнению авторов, может быть использована для достаточно точного прогнозирования заболевания. Внедрение этой системы в практику позволит снизить нагрузку на систему здравоохранения, уменьшив число пациентов, которым необходимы регулярные контрольные осмотры с эндоскопическим оборудованием.