Antonio Battista, Rosa Alessia Battista, Federica Battista, Luigi Cinquanta,
Gerardo Iovane, Michele Corbisieri & Angelo Suozzo<\/p>
Abstrakt
Ziel der Studie ist die Modellierung eines neuen mathematischen Instruments, das bei der Diagnose von
kolorektalem Krebs und als Massenscreening-Test geeignet. An dieser Arbeit nahmen 345 Personen aus
Januar 2011 bis Januar 2013, in 4 italienischen chirurgischen Abteilungen: 97 (27,4%) der insgesamt
waren gesunde Kontrollen (Klasse 0), w\u00e4hrend 248 (72,6%) Patienten an Darmkrebs erkrankt waren.
Die Krebspatienten wurden nach der TNM-Staging-Klassifikation in vier Klassen eingeteilt:
74 (20,9%) Patienten Stadium I (Klasse 1); 61 (17,2) Patienten Stadium II (Klasse 2); 76 (21,5%) Patienten
Stadium III (Klasse 3); 37 (10,5%) Stadium IV (Klasse 4).
Nach 24 Stunden nach der Krankenhausaufnahme wurden Blutproben entnommen und 17 biochemische
Parameter (CEA, Ceruloplasmin, Haptoglobin, Transferrin, TPA, CA 19.9, CA 72.4, PCR,
Ca 50, C4-Komplement, CA 125, Alfa-1-Antitrypsin, Alpha-2-Makroglobulin, Ferritin, RBP,
Alpha-1-S\u00e4ure-Glykoprotein, Komplement C3) wurden statistisch zusammen mit dem
klinisches und pathologisches Krankheitsstadium (pr\u00e4- bzw. postoperative Bewertung).
Die Auswertung und der Vergleich erfolgten zwischen zwei Gruppen: gesunde Kontrollen und die Gesamtgruppe
der betroffenen Patienten.
Anhand der gesammelten Daten wurde ein mathematisches Modell entwickelt (k\u00fcnstliche neuronale
Netzwerk ANN), das die Verteilung von Darmkrebs und Kontrollen (offenbar in
gute Gesundheit) in den beiden Gruppen. Dies f\u00fchrte zur Definition eines Index (B-Index)
das allein durch die Analyse der kombinierten Werte der 17 biochemischen Parameter entscheidet, ob
den Gesundheitszustand oder den Krankheitszustand des Patienten. Die Verwendung des B-Index, mit einem neuronalen
Netzwerk auf der Grundlage realer Werte erm\u00f6glicht die Diagnose von Darmkrebs mit einer Genauigkeit von 80,078%,
Wahrscheinlichkeit eines falsch positiven Ergebnisses (FP) = 0,333, Wahrscheinlichkeit eines falsch negativen Ergebnisses (FN) = 0,102, a 0,898
Sensitivit\u00e4t und 0,667 Spezifit\u00e4t. Bei Verwendung des B-Index mit einem neuronalen Netz auf der Grundlage von
die Implementierung von erweiterten Realit\u00e4tswerten erreicht unsere Analyse eine Genauigkeit von 91,11%
bei der Darmkrebsdiagnose, mit einer Wahrscheinlichkeit von falsch positiv (FP) = 0,472, einer Wahrscheinlichkeit von
Falschnegative (FN) = 0,03%, eine Sensitivit\u00e4t von 0,9997 und eine Spezifit\u00e4t von 0,7642. Die Ergebnisse deuten auf eine
vielversprechende Rolle des B-Index bei der Darmkrebs-Massenvorsorge mit einem leicht verf\u00fcgbaren, niedrigen
kosteng\u00fcnstiger und nicht-invasiver Test.<\/p>