Intelligenza artificiale-Immagine Credit Public Domain-
Riepilogo: un nuovo algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale è in grado di vagliare le note dei medici e prevedere il tasso di sopravvivenza di un malato di cancro.
Un team di ricercatori dell’Università della British Columbia e BC Cancer ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale (AI) che prevede la sopravvivenza dei malati di cancro in modo più accurato e con dati più facilmente disponibili rispetto agli strumenti precedenti.
Il modello utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), una branca dell’intelligenza artificiale che comprende il linguaggio umano complesso, per analizzare le note dell’oncologo dopo la visita di consultazione iniziale di un paziente, il primo passo nel viaggio del cancro dopo la diagnosi.
Identificando le caratteristiche uniche di ciascun paziente, il modello ha dimostrato di prevedere la sopravvivenza a sei mesi, 36 mesi e 60 mesi con una precisione superiore all’80%.
I risultati dello studio sono stati pubblicati oggi su JAMA Network Open.
“Prevedere la sopravvivenza è un fattore importante che può essere utilizzato per migliorare la cura del cancro”, ha affermato l’autore principale dello studio Dr. John-Jose Nunez, Psichiatra e ricercatore clinico presso l’UBC Mood Disorders Center e BC Cancer.
“Potrebbe suggerire agli operatori sanitari di fare un rinvio anticipato ai servizi di supporto o di offrire in anticipo un’opzione di trattamento più aggressiva. La nostra speranza è che uno strumento come questo possa essere utilizzato per personalizzare e ottimizzare le cure che un paziente riceve fin da subito, dandogli il miglior risultato possibile”.
Tradizionalmente, i tassi di sopravvivenza al cancro sono stati calcolati in modo retrospettivo e classificati solo in base a pochi fattori generici come il sito del cancro e il tipo di tessuto. Nonostante la familiarità con questi tassi, può essere difficile per gli oncologi prevedere con precisione la sopravvivenza di un singolo paziente a causa dei numerosi fattori complessi che influenzano i risultati del paziente.
Il modello sviluppato dal Dottor Nunez e dai suoi collaboratori, che comprende ricercatori dei dipartimenti di informatica e psichiatria di BC Cancer e UBC, è in grado di raccogliere indizi unici all’interno del documento di consultazione iniziale di un paziente per fornire una valutazione più sfumata. È applicabile anche a tutti i tipi di cancro, mentre i modelli precedenti erano limitati a determinati tipi di cancro.
“L’intelligenza artificiale essenzialmente legge il documento di consultazione in modo simile a come lo leggerebbe un essere umano“, ha affermato il Dott. Nunez. “Questi documenti contengono molti dettagli come l’età del paziente, il tipo di cancro, le condizioni di salute sottostanti, l’uso di sostanze passate e le storie familiari. L’intelligenza artificiale riunisce tutto questo per dipingere un quadro più completo dei risultati dei pazienti“.
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I ricercatori hanno addestrato e testato il modello utilizzando i dati di 47.625 pazienti in tutti e sei i siti di BC Cancer situati nella Columbia Britannica. Per proteggere la privacy, tutti i dati dei pazienti sono rimasti archiviati in modo sicuro presso BC Cancer e sono stati presentati in forma anonima. A differenza delle revisioni dei grafici da parte di assistenti di ricerca umani, il nuovo approccio AI ha l’ulteriore vantaggio di mantenere la completa riservatezza delle cartelle cliniche dei pazienti.
