疾病主題庫結合大數據—用大數據準確預測前列腺癌死亡的競爭風險?
近年來,大數據技術(Big Data)在前列腺癌領域的應用為醫生提供了重要的診斷、預測和治療資訊。處置方式包括: 激素療法、放射治療、手術切除等,目標是控制腫瘤並延長生存時間。一些研究發現,前列腺癌患者在治療過程中,常常會因為其本身未知或已知伴隨的共病,如良性前列腺增生症1、心血管疾病2、糖尿病3或骨質疏鬆4等,影響病人本身的治療和預後。而通過將臨床資料”預先建模”和”即時視覺化分析”的醫療大數據技術,將可以協助醫生先評估不同病患族群在某種或多種共病下,接受治療後的預後和存活率的資訊,從而預先做出更精確的治療決策。此舉有助於提高前列腺癌患者的治療效果和生活品質。
事實上,準確預測死亡的競爭風險仍然是攝護腺癌治療決策的重要組成部分。近年來期刊發表的研究方向,許多臨床研究學者試圖驗證前列腺癌共病指數(PCCI)評分,對於預測前列腺癌的男性在其他原因死亡(OCM)和癌症處置結果的關聯性5,6,但直至目前,似乎沒有一個整體且全面性的評估和解決方案。
圖 一 前列腺癌術後死亡比率圖
前列腺癌疾病主題庫視覺化展示數據
針對於此困擾,我們推出了運用先進的醫療大數據服務的解決方案——「前列腺癌疾病主題庫」。這項服務可以將您日常積累的非結構化醫療數據進行管理,包括患者基本資訊、共病與病史、診斷專案、檢查/檢驗結果和用藥資訊等等,通過視覺化展示,説明您更好地理解資料中蘊藏的資訊,例如:
- 疾病主題庫: 包含資料治理&規劃、適當研究設計及建庫後的驗證
- 進一步以醫療大數據平台”cBioPortal”為架構,將相關的研究資料做視覺化展示
圖 二 數據視覺化展示
前列腺癌疾病庫挖掘新的科學研究課題
圖三、圖四簡單說明資料視覺化挖掘新的學術研究主題的範例。
圖三先篩選60歲以上病患,篩選後其他資料會連動改變;
圖四展示60歲以上非糖尿病患者之死亡率與統計初探,篩選病患後可以進一步利用視覺化介面初步繪製生存曲線與探索變項之間的顯著性。
圖 三 篩選病患條件,探索研究方向
圖 四 利用視覺化介面評估60歲以上非糖尿病患者之死亡率與統計初探
參考文獻:
- Impact of cardiovascular risk factors and related comorbid conditions and medical therapy reported at baseline on the treatment response to tadalafil 5 mg once-daily in men with lower urinary tract symptoms associated with benign prostatic hyperplasia: an integrated analysis of four randomised, double-blind, placebo-controlled, clinical trials. C. Vlachopoulos et.al. Int J Clin Pract. 2015 Dec;69(12):1496-507.
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- Is there an optimal comorbidity index for prostate cancer? Shabbir M H Alibhai et.al. Cancer. 2008 Mar 1;112(5):1043-50.
- Validation of the prostate cancer comorbidity index in predicting cause-specific mortality in men undergoing radical prostatectomy. Michelle S Chen et.al. Prostate Cancer Prostatic Dis. 2022 Jun
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