來自不列顛哥倫比亞大學和不列顛哥倫比亞省癌症協會的研究人員創建了一個人工智能模型，與之前的方法相比，該模型能更準確地預測癌症患者的生存率，並使用更容易獲得的數據。該人工智能模型利用自然語言處理（NLP），一個理解人類語言的人工智能領域，來檢查腫瘤學家在病人初次諮詢後的筆記。

這是癌症患者確診後旅程的第一步。該模型能夠識別每個病人的獨特特徵，從而使6個月、36個月和60個月的生存預測的準確率超過80%。這些發現最近發表在《美國醫學會雜誌》網絡版上。

“預測癌症生存期是一個重要的因素，可以用來改善癌症護理，”主要作者約翰-喬斯-努涅斯博士說，他是UBC情緒障礙中心和BC癌症的精神病學家和臨床研究員。”它可能會建議醫療服務提供者更早地轉介到支持服務，或在前期提供一個更積極的治療方案。我們的希望是，像這樣的工具可以用來個性化和優化病人立即接受的護理，使他們獲得可能的最佳結果。”

傳統上，癌症的存活率是回顧性計算的，只按一些通用因素分類，如癌症部位和組織類型。儘管對這些比率很熟悉，但由於影響病人結果的許多複雜因素，腫瘤學家要準確預測個別病人的存活率具有挑戰性。

努涅斯博士和他的合作者（包括來自不列顛哥倫比亞省癌症協會和不列顛哥倫比亞大學計算機科學和精神病學系的研究人員）開發的模型，能夠在病人的初始諮詢文件中發現獨特的線索，以提供更細緻的評估。它還適用於所有癌症，而以前的模型只限於某些癌症類型。

“人工智能本質上閱讀諮詢文件，類似於人類閱讀文件的方式，”努涅斯博士說。”這些文件有許多細節，如病人的年齡、癌症的類型、潛在的健康狀況、過去的物質使用和家族史。人工智能將所有這些匯集在一起，描繪出一幅更完整的患者結果。”

研究人員使用位於不列顛哥倫比亞省的所有癌症中心的47625名患者的數據訓練和測試了該模型。為了保護隱私，所有患者的數據都安全地儲存在本地，並以匿名方式呈現。與人類研究助理的病歷審查不同，新的人工智能方法有一個額外的好處，即保持病人記錄的完全保密性。

努涅斯博士說：”由於該模型是根據不列顛哥倫比亞省的數據訓練的，這使它成為預測本省癌症生存率的潛在有力工具。”在未來，該技術可以應用於加拿大和世界各地的癌症診所。

努涅斯博士說：”神經NLP模型的偉大之處在於它們是高度可擴展的，可移植的，並且不需要結構化數據集。我們可以使用本地數據快速訓練這些模型，以提高在新地區的表現。我懷疑這些模型在世界任何一個病人能夠看到腫瘤醫生的地方都能提供一個良好的基礎”。

努涅斯博士是2022/23年UBC精神健康研究所馬歇爾獎學金的獲得者，也得到了不列顛哥倫比亞省癌症基金會的資金支持。在另一項工作中，努涅斯博士正在研究如何利用先進的人工智能技術為癌症患者提供盡可能好的心理和諮詢護理。他設想的未來是，人工智能被整合到衛生系統的許多方面，以改善病人護理。

努涅斯博士說：”我認為人工智能的作用幾乎就像醫生的虛擬助手。隨著醫學越來越先進，有人工智能來幫助整理和理解所有的數據將有助於為醫生的決策提供信息。最終，這將有助於改善患者的生活質量和結果。”