L’AI predice la sopravvivenza dei pazienti oncologici leggendo gli appunti del medico
Un team di ricercatori ha sviluppato un modello di AI che prevede la sopravvivenza dei pazienti oncologici in modo più accurato e con dati più facilmente disponibili
Il modello dell’U
niversità della British Columbia e del BC Cancer utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) – una branca dell’IA che comprende il linguaggio umano complesso – per analizzare le note dell’oncologo dopo la visita di consultazione iniziale del paziente, il primo passo del percorso oncologico dopo la diagnosi. Identificando le caratteristiche uniche di ciascun paziente, è stato dimostrato che il modello è in grado di prevedere la sopravvivenza a sei, 36 e 60 mesi con un’accuratezza superiore all’80%. I risultati sono stati pubblicati su JAMA Network Open.
“Prevedere la sopravvivenza al cancro è un fattore importante che può essere utilizzato per migliorare le cure oncologiche”, ha dichiarato l’autore principale, il dottor John-Jose Nunez, psichiatra e ricercatore clinico presso il Centro per i disturbi dell’umore dell’UBC e il BC Cancer. “Potrebbe suggerire agli operatori sanitari di rivolgersi più precocemente 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, garantendogli il miglior esito possibile”.
Tradizionalmente, i tassi di sopravvivenza al cancro sono stati calcolati retrospettivamente e classificati solo in base ad alcuni fattori generici, come la sede del tumore 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 e complessi fattori che ne influenzano gli esiti. Il modello sviluppato dal dottor Nunez e dai suoi collaboratori, che comprendono ricercatori del BC Cancer e dei dipartimenti di informatica e psichiatria dell’UBC, è in grado di cogliere indizi unici all’interno del documento di consultazione iniziale di un paziente per fornire una valutazione più sfumata. Inoltre, è applicabile a tutti i tipi di cancro, mentre i modelli precedenti erano limitati ad alcuni tipi di cancro.
“L’intelligenza artificiale legge il documento di consultazione in modo simile a come lo leggerebbe un essere umano”, ha detto il dottor Nunez. “Questi documenti contengono molti dettagli, come l’età del paziente, il tipo di cancro, le condizioni di salute sottostanti, l’uso passato di sostanze e la storia familiare. L’intelligenza artificiale mette insieme tutti questi elementi per tracciare un quadro più completo degli esiti del paziente”.
I ricercatori hanno addestrato e testato il modello utilizzando i dati di 47.625 pazienti di tutti e sei i siti BC Cancer situati nella British Columbia. Per proteggere la privacy, tutti i dati dei pazienti sono rimasti archiviati in modo sicuro presso il BC Cancer e sono stati presentati in forma anonima. A differenza della revisione delle cartelle cliniche da parte di assistenti di ricerca umani, il nuovo approccio dell’intelligenza artificiale ha il vantaggio di mantenere la completa riservatezza delle cartelle cliniche dei pazienti.
In futuro, la tecnologia potrebbe essere applicata nelle cliniche oncologiche di tutto il Canada e del mondo.
