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新的AI工具使用放射學(xué)報告識別癌癥結(jié)果

2022-08-03 20:50:40 編輯:談鶯和 來源:
導(dǎo)讀 Dana-Farber癌癥研究所的科學(xué)家已經(jīng)證明,人工智能工具的表現(xiàn)與人類評論者一樣,并且可以更迅速地從肺癌患者的非結(jié)構(gòu)化放射學(xué)報告中提取...

Dana-Farber癌癥研究所的科學(xué)家已經(jīng)證明,人工智能工具的表現(xiàn)與人類評論者一樣,并且可以更迅速地從肺癌患者的非結(jié)構(gòu)化放射學(xué)報告中提取有關(guān)腫瘤變化的臨床信息。

人工智能工具與受過訓(xùn)練的人類“策展人”在檢測癌癥存在方面的表現(xiàn)相當(dāng); 以及它是否對治療干預(yù)做出反應(yīng),穩(wěn)定或惡化。

該研究的目的是相應(yīng)的作者,醫(yī)學(xué)博士,公共衛(wèi)生碩士,醫(yī)學(xué)腫瘤學(xué)家和Dana-Faber人口科學(xué)系的教員,該研究的目的是確定人工智能工具是否可以從放射學(xué)中提取最高價值的癌癥結(jié)果報告,這是一個無處不在但非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源。

Kehl指出,電子健康記錄現(xiàn)在收集了在像Dana-Farber這樣的中心看到的數(shù)千名患者的大量信息。然而,除非患者參加臨床試驗(yàn),否則有關(guān)其結(jié)果的信息,例如他們的癌癥是否因治??療而增長或縮小,僅記錄在病歷的文本中。從歷史上看,這種非結(jié)構(gòu)化信息不適用于計算分析,因此不能用于研究治療的有效性。

由于Dana-Farber / Brigham和女性癌癥中心的Profile計劃分析了患者腫瘤樣本,并創(chuàng)建了可以預(yù)測治療反應(yīng)性的基因組變異,Dana-Farber研究人員積累了大量關(guān)于患者的分子信息。 '癌癥。“但是,如果不對患者的醫(yī)療記錄進(jìn)行深入檢查以衡量其結(jié)果,可以很難應(yīng)用這些信息來了解哪些分子模式可以預(yù)測治療效果。這是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)全部潛力的關(guān)鍵障礙,”Kehl說。

對于目前的研究,Kehl及其同事為1,112名患者獲得了超過14,000份成像報告,并使用“PRISSMM”框架手動審查記錄。PRISSMM是Dana-Farber開發(fā)的一種物質(zhì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),它從電子健康記錄中的文本報告中獲取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并構(gòu)建它們,以便可以輕松分析它們。PRISSMM構(gòu)建有關(guān)患者病理學(xué),放射學(xué)/成像,體征/癥狀,分子標(biāo)記物和腫瘤內(nèi)科醫(yī)師評估的數(shù)據(jù),以創(chuàng)建癌癥患者旅程的肖像。

人類評論員分析了成像文本報告,并指出癌癥是否存在,如果存在,是否正在惡化或改善,以及癌癥是否已擴(kuò)散到特定的身體部位。然后,這些報告用于訓(xùn)練計算“ 深度學(xué)習(xí) ”模型,以從文本報告中識別這些結(jié)果。作者寫道:“我們的假設(shè)是深度學(xué)習(xí)算法可以使用常規(guī)生成的放射學(xué)文本報告來確定癌癥的存在及其隨時間的變化程度。”

研究人員對人體和計算機(jī)測量結(jié)果進(jìn)行了比較,如無病生存,無進(jìn)展生存,改善或反應(yīng)時間,并發(fā)現(xiàn)人工智能算法可以復(fù)制人類對這些結(jié)果的評估。在深學(xué)習(xí)算法然后被應(yīng)用到注釋為1,294患者的記錄沒有被人工審查另一個15000個報告。作者發(fā)現(xiàn),這些患者的計算機(jī)結(jié)果測量結(jié)果可以預(yù)測人工評估中人工評估的準(zhǔn)確性。

人類策展人能夠?yàn)槊啃r約3名患者注釋成像報告,一名策展人需要大約6個月的時間來為該隊(duì)列中的患者注釋所有近30,000份成像報告。研究人員在JAMA Oncology的一份報告中說,相比之下,研究人員開發(fā)的人工智能模型可以在大約10分鐘內(nèi)為該隊(duì)列的成像報告注釋。

“為了創(chuàng)建真正的腫瘤學(xué)習(xí)健康系統(tǒng)并促進(jìn)大規(guī)模提供精準(zhǔn)醫(yī)學(xué),需要采用一些方法來加速電子健康記錄中癌癥相關(guān)結(jié)果的治療,”該出版物的作者說。如果得到廣泛應(yīng)用,研究人員表示,“這項(xiàng)技術(shù)可以大大加快使用來自所有癌癥患者的真實(shí)數(shù)據(jù)的努力,以產(chǎn)生關(guān)于治療方法有效性的證據(jù)。” 接下來的步驟將包括在來自其他癌癥中心的EHR數(shù)據(jù)上測試該方法,并使用該數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)哪些治療對哪些患者最有效。


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