Milion miesięcy leczenia raka (OMCAT)

Następna generacja PRO-React firmy CANKADO została zaprojektowana w celu przewidywania zbliżających się zagrożeń incydentami na wcześniejszym etapie niż było to wcześniej możliwe i – poprzez interwencję w krótszym czasie – pomaga lekarzom wyeliminować lub złagodzić dotkliwość niekorzystnego zdarzenia, zmniejszyć wymaganą intensywność środków zaradczych lub w inny sposób zmniejszyć ryzyko dla pacjenta.

Wysoce wiarygodna identyfikacja sytuacji sklasyfikowanych przez CANKADO jako „niskiego ryzyka” mogłaby również umożliwić bardziej ukierunkowane wykorzystanie zasobów, a także większy komfort pacjenta i zmniejszenie stresu, np. dzięki rzadszym wizytom kontrolnym lub zmniejszonej potrzebie diagnostyki inwazyjnej.

Rejestr OMCAT ma na celu zapewnienie uczących się baz danych dotyczących raka, zawierających zarówno dane PRO przy użyciu PRO-React, jak i „prawdę podstawową” (dane dotyczące wyników weryfikowane przez lekarza podczas badań pacjentów). Inteligentne procedury uczenia się i inżynierii wiedzy wykorzystają te dane PRO do zapewnienia wysokiej jakości algorytmów przewidywania zdarzeń. Dane podstawowe umożliwiają tak zwane techniki „uczenia nadzorowanego” sztucznej inteligencji, ponieważ przewidywane zdarzenia można zweryfikować z wysokim poziomem pewności na podstawie danych podstawowych.

Dane PRO pacjenta dostarczają tego, co w inżynierii, fizyce i statystyce jest znane jako „szeregi czasowe” obserwacji. Unikalną cechą szeregów czasowych PRO do zastosowań w chorobach nowotworowych jest bardzo wysoka „częstotliwość pobierania próbek” (np. codziennie lub lepiej) w porównaniu z badaniami, które na ogół odbywają się w stałych, a znacznie rzadszych odstępach czasu. Algorytmy predykcyjne oparte na danych PRO idealnie nadawałyby się więc do zmniejszania opóźnień w wykrywaniu zdarzeń, np. poprzez wywoływanie wizyt lekarskich czy wskazywanie potrzeby intensywniejszej diagnostyki medycznej.