在未来五年内，“数据驱动癌症检测”计划将使人们能够访问数据、链接数据集并开发新的工具来预测癌症风险。该计划将利用大量数据，增加在癌症最早阶段诊断出癌症的人数。
不久之后，医生可能能够预测个人患癌症的风险，并提供个性化的检测和预防方案，这要归功于一项新的研究项目。Cancer Research UK、国家卫生与护理研究所（NIHR）和工程与物理科学研究委员会（EPSRC）最近宣布投资1000万英镑创建“数据驱动癌症检测”计划。这是一个涉及18个机构的大规模倡议。
该计划旨在访问和链接来自不同来源的数据——包括健康记录、基因组学、家族史、人口统计和行为数据——以开发先进的统计模型，帮助科学家准确预测谁最有可能患癌症。与此同时，该计划还将开发强大的新工具，利用AI分析数据并计算个人在其一生中患癌症的风险。
伯明翰大学的研究人员将在该计划中承担特定角色，与大约40名其他研究人员合作。苏达·桑达尔教授是妇科癌症外科医生和大学癌症与基因组科学系的临床学术研究员，她将作为多癌种风险预测领域的临床实践顾问。阿米塔·雷特泽博士将领导贯穿整个项目的平等、多样性和包容性主题，她的专长在于健康不平等问题和研究公平性。
阿米塔·雷特泽博士表示：“在整个项目中，我们将致力于嵌入平等、多样性和包容性，因为我们知道癌症并不影响所有人。确保我们的研究能够公平地惠及所有社区至关重要。”
未来五年，这笔资金将用于建立基础设施以访问和链接这些数据集，培训新的数据科学家，创建风险模型背后的算法，并评估算法和AI工具，以确保它们能提供关于癌症风险的准确和临床上有用的信息。
从这项研究生成的模型可以以多种方式帮助高风险人群。例如，NHS可以为高风险人群提供更频繁或更早开始的癌症筛查，而低风险人群则可以避免不必要的检查。被识别为高风险的人在出现可能的癌症症状时可以更快地接受癌症测试。高风险人群还可以获得不同的癌症预防方法。
苏达·桑达尔教授指出：“随着癌症病例的增加，我们必须尽早识别和诊断癌症，以便患者能够尽快开始治疗，从而提高生活质量并增加生存机会。多癌种早期检测测试代表了癌症筛查计划范围的令人兴奋的进步，这是‘数据驱动癌症检测’计划中令人期待的一部分。”
该项目将与癌症患者、公众、临床专家和行业合作，解决伦理和法律问题，确保模型和工具在实践中有效运作。
安托尼斯·安托尼乌教授说：“找到患癌症风险最高的人群，包括那些有模糊症状的人，是一个重大挑战。英国在人口规模数据资源方面的优势，结合高级分析工具如AI，提供了巨大的机会来链接不同的数据集，并发现线索，从而实现更多癌症的早期检测、诊断和预防。”
露西·查佩尔教授表示：“早期诊断癌症可以挽救生命。通过利用AI帮助医疗专业人员识别患癌症风险更高的人群，这一举措可以改进患者的筛查和诊断方式，最终提高治疗效果和生存率，帮助患者过上更长寿、更健康的生活。”
“数据驱动癌症检测”计划得到了Cancer Research UK、国家卫生与护理研究所、工程与物理科学研究委员会、健康数据研究英国和行政数据研究英国的联合支持。
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