AI新进展助力癌症个性化治疗
在南卡罗来纳医科大学霍林斯癌症中心，Jihad Obeid医生和Mario Fugal博士团队正在应用一种先进的AI技术，让计算机解读患者医疗记录，协助医生确定关键诊疗信息。这种高精度模型有望革新脑肿瘤转移瘤的分类与治疗方式，在不增加医生工作量的前提下提供更快速、个性化的治疗方案。
这项发表于《JCO临床癌症信息学》的研究中，研究人员利用自然语言处理（NLP）技术解决了脑肿瘤放疗领域的重要难题：如何高效沟通患者诊断细节。这种AI系统能够从医生手写病历中自动提取信息，突破传统疾病编码体系的局限性。
病灶溯源
大多数脑转移瘤的原发灶并不在大脑，常见来源包括肺部、乳腺、皮肤、肾脏或消化道。确定脑转移瘤的原始来源是临床决策的关键。以立体定向放射外科（SRS）为例，这种单次高剂量放疗虽然有效，但不同原发癌对辐射敏感度差异显著：肺癌对辐射敏感，可用较低剂量；肾癌则需更长时间治疗。
Fugal博士指出："大脑的敏感性要求我们必须精准把控辐射剂量。而精准治疗的前提是明确病灶类型。"
解码医疗记录
传统上使用的国际疾病分类（ICD）编码体系在复杂病例中存在明显局限。Fugal解释道："临床记录包含ICD编码缺失的细节，比如'左肺 vs 右肺'、'小细胞 vs 非小细胞'等亚型信息。编码系统只能标注'肺癌'，而病历记录包含这些关键细节。"
研究团队开发的NLP模型可自动识别医生记录中的"导管癌"（乳腺癌）、"黑色素瘤"（皮肤癌）等特征性术语，为1400多名接受SRS治疗的患者建立精准的原发癌数据库。
突破性成果
在测试82000份病历后，NLP模型展现出显著优势：
- 总体识别准确率超过90%
- 常见癌症（肺/乳腺/皮肤）识别准确率达97%
- 首次实现肺癌亚型的自动分类
- 摒弃传统编码体系的局限性
Obeid教授强调："这种轻量级模型无需庞大训练数据和计算资源，其他医院即使资源有限也能应用。这标志着个性化医疗迈入新阶段。"
目前研究团队正将该技术拓展至：
- 预测放射性坏死风险
- 整合影像和实验室数据
- 推广至其他癌症类型
这项技术革新不仅加速科研进程，更为实时动态的医疗数据分析提供新路径。正如Obeid所说："我们正在将现有医疗记录转化为实时更新的数据资产，这将极大提升放射外科等治疗方式的研究价值。"
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