人工智能通过阅读医生的笔记来预测癌症患者的生存

来自英属哥伦比亚大学和BC Cancer的一组研究人员开发了一种人工智能(AI)模型，与以前的工具相比，该模型可以更准确地预测癌症患者的生存，并且使用更容易获得的数据。

该模型使用自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，可以理解复杂的人类语言，在患者初次会诊后分析肿瘤医生的记录，这是肿瘤治疗的第一步癌症诊断后的旅程。通过识别每个患者的独特特征，该模型预测6个月、36个月和60个月的生存率的准确率超过80%。研究结果发表在今天的JAMA网络开放．

“预测癌症生存一个重要的因素是可以用来改进的吗癌症治疗首席作者约翰-何塞·努涅斯博士说，他是英属哥伦比亚大学情绪障碍中心和BC癌症的精神病学家和临床研究员。“这可能会建议医疗服务提供者更早地转诊到支持服务机构，或者提前提供更积极的治疗方案。我们希望这样的工具可以被用于个性化和优化病人接受的护理，给他们最好的结果。”

传统上，癌症生存率是回顾性计算的，仅根据癌症部位和组织类型等少数通用因素进行分类。尽管肿瘤学家熟悉这些比率，但由于影响患者预后的许多复杂因素，准确预测单个患者的生存可能具有挑战性。

努涅斯博士及其合作者(包括来自BC癌症学院和UBC计算机科学系和精神病学系的研究人员)开发的模型能够从患者的初始咨询文件中找到独特的线索，从而提供更细致的评估。它也适用于所有癌症，而以前的模型仅限于某些癌症类型。

努涅斯博士说:“人工智能基本上与人类阅读咨询文件的方式类似。”“这些文件有很多细节，比如病人的年龄、癌症的类型等健康状况吸毒史和家族史。人工智能将所有这些结合在一起，描绘出患者结果的更完整图景。”

研究人员使用不列颠哥伦比亚省所有6个BC癌症站点的47,625名患者的数据对模型进行了训练和测试。为了保护隐私，所有患者数据都安全地存储在BC癌症中心，并以匿名方式呈现。与人类研究助理审查图表不同，新的人工智能方法还有一个额外的好处，即保持患者记录的完全机密性。

”,因为模型是用卑诗省的数据训练的，这使得它成为预测该省癌症生存的潜在强大工具，”努涅斯博士说。

在未来，这项技术可以应用于加拿大和世界各地的癌症诊所。

“神经NLP模型的伟大之处在于，它们具有高度的可扩展性、可移植性，并且不需要结构化的数据集，”Nunez博士说。“我们可以使用本地数据快速训练这些模型，以提高在新地区的表现。我怀疑这些模型为世界上任何地方的患者能够看到肿瘤医生提供了良好的基础。”

在另一项工作中，努涅斯博士正在研究如何利用先进的人工智能技术为癌症患者提供最佳的精神病学和咨询护理。他设想未来将人工智能整合到卫生系统的许多方面，以改善患者护理。

“我认为人工智能几乎就像医生的虚拟助手，”努涅斯博士说。“随着医学越来越先进，让人工智能来帮助整理和理解所有数据，将有助于为医生的决策提供信息。最终，这将有助于改善患者的生活质量和预后。”