AI vidí rakovinu pankreasu o rok skôr než lekár. Krvný test za 995 dolárov mení pravidlá

Koniec tichého zabijaka? Algoritmy prepisujú pravidlá onkológie

Rakovina pankreasu má päťročnú mieru prežitia 13 %. Problém je jednoduchý: detekcia prichádza neskoro. Orgán je ukrytý hlboko v brušnej dutine, bežné vyšetrenia zlyhávajú.

Rok 2025 mení pravidlá. Kombinácia molekulárnych biomarkerov v krvi a algoritmov strojového učenia identifikuje nádor ešte pred prvými symptómami. Ak sa zachytí včas, šanca na prežitie stúpa na 44 %.

Strojové učenie detekuje biologické vzorce, ktoré unikajú človeku. Nie je to budúcnosť – je to realita v amerických klinikách a európskych laboratóriách.

PancreaSure: Tekutá biopsia s presnosťou 92 %

Švédska spoločnosť Immunovia uviedla na trh test PancreaSure. Analyzuje kombináciu piatich proteínových markerov, nie len tradičný CA 19-9 (ktorý je u 15 % populácie nezistiteľný).

Validačné štúdie CLARITI a VERIFI: citlivosť 78–100 %, presnosť eliminácie falošných pozitív 92 %. Algoritmus vytrénovaný na tisíckach vzoriek, dostupný vo vybraných centrách v USA za 995 dolárov. Menej invazívne než CT, rýchlejšie než endoskopia. Podľa údajov Immunovie to predstavuje prvú komerčne dostupnú alternatívu k drahým zobrazovacím metódam.

EMERGE: mRNA platforma s 100% senzitivitou

Nemecká Mainz Biomed a Liquid Biosciences predstavili platformu EMERGE. Štúdie z októbra 2025: 100 % senzitivita pri rozlišovaní pacientov s rakovinou od zdravých kontrol.

Technológia: analýza mRNA namiesto proteínov, proprietárne AI algoritmy vyhodnocujú kombinácie génovej expresie. Nie izolované markery, ale komplexné molekulárne odtlačky.

Mayo Clinic: AI vidí nádor 475 dní skôr než rádiológ

Rádiológovia na CT a MRI prehliadajú až 40 % malých tumorov. Vedci z Mayo Clinic vyvinuli autonómny model s presnosťou 92 %.

Kľúčový insight: model identifikoval príznaky rakoviny na snímkach urobených 3 až 36 mesiacov pred oficiálnou diagnózou. V priemere 475 dní vopred.

Systém beží na pozadí bežných CT protokolov, automaticky upozorní lekára na vzorce pod hranicou rozlíšenia ľudského oka. Výskumný tím Mayo Clinic zdôrazňuje transparentnosť modelov ako základ dôvery lekárov.

PRISM: Elektronické záznamy ako prediktívny nástroj

Inžinieri z MIT CSAIL a Beth Israel Deaconess Medical Center zvolili tretiu cestu. Model PRISM analyzuje rutinné elektronické zdravotné záznamy (EHR).

Vstupné dáta: vek, diagnóza cukrovky, frekvencia návštev, laboratórne výsledky. Výsledok: identifikácia 35 % prípadov, 3,5-násobné zlepšenie oproti screeningu založenému len na rodinnej anamnéze.

Integrácia veľkých jazykových modelov (LLM) do EHR systémov by mohla spracovať neštruktúrované poznámky lekárov do prediktívnych vzorcov. Výzva: štandardizácia dátových formátov a ochrana citlivých údajov pod európskym AI Act. Pre viac informácií o regulácii AI v medicíne sledujte stránky Európskej komisie pre digitálne zdravie.

Čo to znamená pre Slovensko

Zdravotnícke zariadenia s digitalizovanými záznamami môžu znížiť náklady na neskoré diagnózy a komplikované operácie. Firmy v medical softvéri získavajú priestor na partnerstvá so zahraničnými výskumnými centrami.

Slovenské startupy špecializujúce sa na analýzu biomedicínskych dát môžu využiť európske granty na vývoj vlastných AI riešení. Kľúčová výzva: preškolenie personálu a štandardizácia dát naprieč nemocnicami.

Od diagnózy k predikcii

Rok 2025 potvrdzuje: konvergencia biomarkerov a AI nie je sci-fi, ale klinická prax. Výzvy zostávajú – preplácanie testov poisťovňami, etika automatizovaného rozhodovania.

No smer je jasný. Rakovina pankreasu prestáva byť rozsudkom, ak ju kód a molekuly odhalia v čase, kedy je liečiteľná.