根據正在舉行的2023年美國外科醫生學會臨床大會上發表的一項研究,美國西北大學研究人員開發了一種基于人工智能的工具,用于估計新診斷的癌癥患者長期生存的機會。
目前,估計癌癥患者的生存率主要取決于他們的癌癥分期。研究人員表示,除了分期標準之外,還有許多其他因素可能會影響患者的生存。
團隊使用機器學習方法,創建了稱為“癌癥生存計算器”的原型工具,并在大型數據集上對其進行了測試。初步測試估計了乳腺癌、甲狀腺癌和胰腺癌患者的5年生存率。
研究人員此次收集了部分年份診斷出的乳腺癌、甲狀腺癌和胰腺癌患者的相關信息。收集到的3/4數據用于訓練機器學習算法,以識別診斷特征與患者5年生存率之間的模式,然后依照對生存影響最大的因素進行排序。利用剩余的數據,團隊使用統計方法來測試原型估計生存率的準確性。
該團隊納入了259485名乳腺癌患者、76624名甲狀腺癌患者和84514名胰腺癌患者的數據。按癌癥部位劃分,影響患者診斷后5年是否存活的四大因素分別如下:乳腺癌(患者是否接受過癌癥手術、患者診斷時的年齡、腫瘤大小以及從診斷到治療的時間);甲狀腺癌(診斷時的年齡、腫瘤大小、治療時間以及淋巴結受累情況);胰腺癌(癌癥手術、癌癥的組織學或顯微鏡分析、腫瘤大小以及診斷時的年齡)。
盡管腫瘤大小等一些預測因素是癌癥分期的一部分,但研究結果表明,還有更多因素影響癌癥患者在疾病階段之后的生存。
研究人員報告稱,驗證測試表明,該計算器對于所有3個癌癥部位的生存率估算都“高度準確”。同時,這一“癌癥生存計算器”的優勢在于數據集更全面,而且使用了新的機器學習數據模型,處理速度更快,風險預測也更準。
醫生在評估腫瘤患者預后時,常會用到一個詞——5年生存率。這是一種統計指標,即某種癌癥經過臨床綜合治療后患者生存5年以上的概率。當然,任何概率都是相對群體而言,每個個體的情況不盡相同,可能出現奇跡,也可能留下遺憾。此次,研究人員開發了一種AI工具,采納了更為全面的指標來評估患者的5年生存率。當然,評估患者能活多久應該不是最終目的,若能找到那些影響癌癥患者生存期限的關鍵因素,或許能為更多人延長生命。
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