人工智能通过阅读医生笔记预测癌症患者的生存

来自不列颠哥伦比亚大学和BC Cancer的一组研究人员开发了一种人工智能(AI)模型，该模型可以比以前的工具更准确地预测癌症患者的生存率，并且具有更容易获得的数据。

该模型使用自然语言处理(NLP)——理解复杂人类语言的人工智能分支——在患者初次咨询访问后分析肿瘤学家的笔记——这是诊断后癌症旅程的第一步。通过识别每个患者独特的特征，该模型被证明可以预测六个月，36个月和60个月的生存率，准确率超过80%。研究结果今天发表在JAMA Network Open上。

“预测癌症生存率是可用于改善癌症护理的重要因素，”主要作者John-Jose Nunez博士说，他是UBC情绪障碍中心和BC癌症的精神病学家和临床研究员。“这可能建议医疗服务提供者更早地转介到支持服务或预先提供更积极的治疗选择。我们希望这样的工具可以用来个性化和优化患者立即接受的护理，为他们提供最好的结果。

传统上，癌症存活率是回顾性计算的，并且仅按少数通用因素(如癌症部位和组织类型)进行分类。尽管熟悉这些比率，但由于影响患者预后的许多复杂因素，肿瘤学家可能难以准确预测个体患者的生存率。

由Nunez博士及其合作者开发的模型，其中包括来自BC癌症和UBC计算机科学和精神病学系的研究人员，能够在患者的初始咨询文件中发现独特的线索，以提供更细致入微的评估。它也适用于所有癌症，而以前的模型仅限于某些癌症类型。

“人工智能本质上阅读咨询文件的方式类似于人类阅读它的方式，”努涅斯博士说。“这些文件有许多细节，如患者的年龄、癌症类型、潜在的健康状况、过去的物质使用和家族史。人工智能将所有这些结合在一起，以描绘出更完整的患者结果图景。

研究人员使用来自不列颠哥伦比亚省所有六个BC癌症站点的47，625名患者的数据来训练和测试该模型。为了保护隐私，所有患者数据都安全地存储在BC Cancer，并以匿名方式呈现。与人类研究助理的图表审查不同，新的人工智能方法具有保持患者记录完全机密性的额外好处。

“由于该模型是根据卑诗省的数据进行训练的，这使其成为预测该省癌症生存的潜在强大工具，”Nunez博士说。

未来，该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是高度可扩展的，可移植的，并且不需要结构化数据集，”Nunez博士说。“我们可以使用本地数据快速训练这些模型，以提高新区域的性能。我怀疑这些模型在世界任何地方都提供了一个良好的基础，患者能够看到肿瘤学家。

在另一项工作中，努涅兹博士正在研究如何使用先进的人工智能技术为癌症患者提供最好的精神科和咨询护理。他设想了一个未来，人工智能被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。“随着医学变得越来越先进，让人工智能帮助整理和理解所有数据将有助于为医生决策提供信息。最终，这将有助于改善患者的生活质量和结果。