在由美国癌症协会（ACS）领导的一项新的大规模综合分析中，研究人员使用一种人工智能（AI）形式发现，在美国的 GoFundMe 众筹平台上，超过三分之一的筹款故事明确分享了医疗财务困境和健康相关社会需求（HRSNs）的经历。
这些筹款故事包括住房和食品不安全、交通障碍、收入损失、缺乏病假以及工作和学校的中断等困境。研究结果发表在《JAMA 肿瘤学》上。
美国癌症协会卫生服务研究高级首席科学家、该研究的主要作者 Zhiyuan“Jason”Zheng 博士说：“可悲的是，全国各地的癌症幸存者普遍面临财务困境，迫使越来越多的患者及其家人使用个人众筹作为筹集资金的替代来源。”
“这些发现表明在满足基本医疗和社会需求方面存在巨大困难，突显了美国安全网的脆弱性。”
对于这项研究，研究人员分析了 2021 年 1 月 1 日至 2023 年 5 月 31 日期间从公开可用的众筹网站 GoFundMe 检索到的所有癌症相关筹款故事的数据。
科学家利用广泛的自然语言处理（NLP）建模（Open AI 的 ChatGPT 3.5）来检查癌症相关的众筹活动，特别是他们关于财务援助原因的筹款故事，包括医疗财务困境和 HRSNs。NLP 的进步使研究人员能够将定性数据转换为定量数据，并帮助进行统计分析。
研究结果显示，共确定了 91113 个癌症相关的众筹活动，并分析了超过 2400 万个单词。
具有 NLP 输出的个人活动特征的比例为年龄（19.6％）、性别（61.1％）、婚姻状况（5.1％）、家庭规模（12.8％）、健康保险覆盖范围（18.3％）、就业状况（20.6％）、与受抚养子女同住（16.4％）和上学情况（9.2％）。79％对癌症类型有 NLP 解释（输出）。诊断时的阶段为 33.9％，新发病与复发性癌症状态为 43.3％，癌症相关治疗为 52.6％，从诊断到发起活动的时间为 31％。
在所有筹款故事中，25.5％对任何医疗财务困境有 NLP 输出，24.1％提到了 HRSNs。总体而言，35.9％的筹款者故事有任何医疗财务困境或 HRSNs 的 NLP 输出。
Robin Yabroff 博士是该研究的资深作者。其他为该报告做出贡献的 ACS 研究人员包括 Shaojun Yu 博士、Farhad Islami 博士和 Jingxuan Zhao 博士。
更多信息：Natural Language ProcessingaAssessed Unmet Medical and Social Needs in Cancer Crowdfunding Stories, 《JAMA 肿瘤学》（2024）。DOI: 10.1001/jamaoncol.2024.4412
期刊信息：《JAMA 肿瘤学》
由美国癌症协会提供
引文：AI analysis finds more than a third of cancer-related crowdfunding campaigns cite financial or social needs （2024 年 10 月 10 日） 于 2024 年 10 月 10 日从 检索
