外媒 | UPMC利用人工智能改善乳腺癌治疗-普瑞纯证

UPMC癌症研究人员与医疗数据分析公司Realyze Intelligence合作，利用人工智能和自然语言理解（NLU）改善早期乳腺癌治疗。NLU是自然语言处理（NLP）的一个子集，可以帮助计算机理解人类语言。在研究中，NLU有助于建立一个数据结构，指定单词之间的关系，可用于数据挖掘和情感分析。在此合作中，UPMC利用Realyze的NLU平台，帮助判断70岁以下早期乳腺癌患者是否需要进行淋巴结活检手术（SLNB）。此前UPMC的研究表明，大多数70岁以上的患者可以避免进行SLNB手术，因为这对这个年龄段的人来说是一种低价值的手术。与其他手术一样，SLNB对某些患者有帮助，但对其他患者可能带来严重的并发症。为了确定哪些70岁以下的患者可能不受益于SLNB，研究人员利用NLU平台读取患者电子病历中的非结构化临床笔记和结构化数据，这是人工手动处理非常耗时的过程。在一项目前未公布的研究中，研究人员正在研究2015年1月至2017年12月在西宾夕法尼亚州15家UPMC医院接受SLNB手术的602名早期乳腺癌患者的电子病历数据。这些数据被用来创建一个专注于淋巴结识别和阳性的乳腺癌模型。初步结果表明，在70岁以上和70岁以下的患者中，节点阳性率没有差异，特别是对于I期癌症患者。这些发现表明，SLNB的当前指南可以扩展到更多的患者。研究负责人Adrian Lee博士表示：“我们希望确保我们将正确的护理针对正确的患者，以给他们最好的护理和生活质量。”

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