正在使用人工智能开发癌症生存计算器
根据 2023 年外科医生学会 (ACS) 临床大会上发表的一项研究，研究人员开发了一种基于人工智能 (AI) 的工具，用于估计新诊断的癌症患者长期生存的机会。
目前，估计癌症患者的生存率主要取决于他们的癌症分期，该研究的主要作者、ACS 癌症项目的临床学者、芝加哥西北大学麦高医学中心的普通外科住院医师 Lauren Janczewski 医学博士说。
“除了分期标准之外，还有许多其他因素可能会影响患者的生存，”Janczewski 博士说。“我们试图开发这种癌症生存计算器，以更加个性化地估计患者对癌症预后的期望。”
该多中心研究团队使用一种称为机器学习的人工智能，创建了一个名为“癌症生存计算器”的原型工具，并在全国癌症数据集上对其进行了测试。初步测试估计了乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的五年生存率。
研究详情
Janczewski 博士表示，这项研究旨在确定对每种癌症类型的患者生存影响最大的患者、肿瘤和治疗特征。
在癌症专家推荐研究特征后，研究人员收集了 2015 年和 2017 年诊断出的乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的相关信息。这些患者的记录是国家癌症数据库 (NCDB) 的一部分，该数据库包含 72% 新诊断癌症病例的记录。*
收集到的数据的四分之三用于训练机器学习算法，以识别诊断特征与患者五年生存率之间的模式，然后对对生存影响最大的因素进行排序。利用剩余的数据，研究人员使用统计方法来测试原型估计生存率的准确性。
主要发现
该团队纳入了 259,485 名乳腺癌患者、76,624 名甲状腺癌患者和 84,514 名胰腺癌患者的数据。研究人员发现，针对患者、肿瘤和所有三种癌症部位的治疗的多种特定特征显着影响生存。
按癌症部位划分，影响患者诊断后五年是否存活的四大因素如下：
乳腺癌： (1) 患者是否接受过癌症手术，(2) 患者诊断时的年龄，(3) 肿瘤大小，以及 (4) 从诊断到治疗的时间。
甲状腺癌： (1) 诊断时的年龄，(2) 肿瘤大小，(3) 治疗时间，以及 (4) 淋巴结受累。
胰腺癌： (1)癌症手术;(2) 癌症的组织学或显微镜分析，(3) 肿瘤大小，以及 (4) 诊断时的年龄。
研究还发现，激素受体状态(乳腺癌分期的一部分)以及乳腺癌生物标志物 Ki-67 的存在对乳腺癌生存也很重要。
尽管肿瘤大小等一些预测因素是癌症分期的一部分，但 Janczewski 博士表示，他们的结果表明，还有更多因素影响癌症患者在疾病阶段之后的生存。
此外，Janczewski 博士报告称，他们的验证测试表明，该计算器对于所有三个癌症部位的癌症生存率估算都“高度准确”——实际生存期为 9 至 10 个月。
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