Группа исследователей из Университета Британской Колумбии и BC Cancer разработала модель искусственного интеллекта (ИИ), которая предсказывает выживаемость онкологических пациентов более точно и на основе более доступных данных, чем предыдущие инструменты.

Модель использует обработку естественного языка (NLP) - отрасль искусственного интеллекта, которая понимает сложный человеческий язык - для анализа записей онколога после первичного консультативного визита пациента - первого шага на пути к раку после постановки диагноза. Определив характеристики, уникальные для каждого пациента, модель смогла предсказать шестимесячную, 36-месячную и 60-месячную выживаемость с точностью более 80 процентов. Результаты исследования были опубликованы сегодня в журнале JAMA Network Open.

"Прогнозирование выживаемости при раке - важный фактор, который можно использовать для улучшения онкологической помощи", - сказал ведущий автор исследования доктор Джон-Хосе Нуньес, психиатр и клинический научный сотрудник Центра расстройств настроения UBC и BC Cancer. "Это может помочь медицинским работникам раньше обратиться в службы поддержки или предложить более агрессивный вариант лечения. Мы надеемся, что подобный инструмент можно будет использовать для персонализации и оптимизации ухода за пациентом, который он получает прямо сейчас, что обеспечит ему наилучший исход".

Традиционно показатели выживаемости при раке рассчитываются ретроспективно и классифицируются лишь по нескольким общим факторам, таким как место рака и тип ткани. Несмотря на знакомство с этими показателями, онкологам бывает сложно точно предсказать выживаемость отдельного пациента из-за множества сложных факторов, влияющих на исход заболевания.

Модель, разработанная доктором Нуньесом и его сотрудниками, в число которых входят исследователи из BC Cancer и факультетов информатики и психиатрии UBC, способна уловить уникальные подсказки в документе первичной консультации пациента и дать более точную оценку. Он также применим ко всем видам рака, в то время как предыдущие модели были ограничены определенными типами рака.

"ИИ по сути читает консультационный документ так же, как его читает человек", - говорит доктор Нуньес. "Эти документы содержат множество деталей, таких как возраст пациента, тип рака, основные состояния здоровья, употребление психоактивных веществ в прошлом и семейная история. ИИ собирает все это вместе, чтобы составить более полную картину исхода болезни".

Исследователи обучили и протестировали модель, используя данные 47 625 пациентов из всех шести центров BC Cancer, расположенных на территории Британской Колумбии. Для защиты конфиденциальности все данные пациентов надежно хранились в BC Cancer и были представлены анонимно. В отличие от анализа историй болезни, проводимого ассистентами-исследователями, новый подход ИИ имеет дополнительное преимущество в сохранении полной конфиденциальности историй болезни.

"Поскольку модель обучена на данных Британской Колумбии, это делает ее потенциально мощным инструментом для прогнозирования выживаемости при раке здесь, в провинции", - сказал доктор Нуньес.

В будущем эта технология может быть применена в онкологических клиниках Канады и всего мира.

"Самое замечательное в нейронных NLP-моделях то, что они очень масштабируемы, портативны и не требуют структурированных наборов данных", - говорит доктор Нуньес. "Мы можем быстро обучить эти модели, используя местные данные, чтобы повысить эффективность работы в новом регионе. Я подозреваю, что эти модели обеспечивают хорошую основу в любой точке мира, где пациенты имеют возможность посещать онколога".

В рамках другого направления работы доктор Нуньес изучает, как с помощью передовых методов искусственного интеллекта можно обеспечить наилучшую психиатрическую и консультативную помощь онкологическим больным. Он представляет себе будущее, в котором ИИ будет интегрирован во многие аспекты системы здравоохранения для улучшения обслуживания пациентов.

"Я вижу ИИ почти как виртуального помощника для врачей", - говорит доктор Нуньес. "По мере того, как медицина становится все более и более продвинутой, наличие ИИ, который поможет отсортировать и осмыслить все данные, будет способствовать принятию врачебных решений. В конечном итоге это поможет улучшить качество жизни и результаты лечения пациентов".