目前，癌症筛查的建议主要基于患者的年龄。因此，医生可能不会鼓励年轻的高风险个体进行癌症筛查，而可能会不必要地鼓励低风险的老年个体进行筛查。人工智能（AI）可以改变这一现状。乔治梅森大学的Farrokh Alemi编辑了一系列由同事和学生撰写的五篇文章，探讨了如何利用数据科学预测癌症风险，并通过基于风险的AI系统推荐癌症筛查。他们的研究表明，基于风险的模型可以预测以下几种癌症的风险：
- 皮肤癌：约90%
- 恶性脑肿瘤：约80%
- 肾癌：约80%
- 乳腺癌复发：约70%
- 肝癌：约60%
尽管这些风险模型的有效率高达90%，但它们并未被纳入美国预防服务工作组（USPSTF）的建议中。Alemi及其同事和学生希望将AI模型整合到临床实践中，绕过USPSTF的建议，增加患者对基于风险的癌症筛查的可及性。
Alemi表示：“风险模型和AI系统非常适合通过在线服务接触在家中的患者，并向他们提供是否需要进行癌症筛查的重要信息。这样的系统将鼓励高风险患者与他们的初级保健医生讨论自己的情况，并在必要时进行癌症筛查。同时，它还将使低风险患者避免不必要的癌症筛查。”
“基于风险的模型是预测医学的实现，虽然备受期待但在临床实践中很少使用。AI可以促进这些风险模型在患者护理中的广泛应用。”
“基于预测的风险模型是非侵入性的，比基于年龄的建议更准确、更具成本效益、普遍适用，并且是一种实用的方法来告知患者。”Alemi补充道。
在《质量管理与医疗保健》杂志的一期特刊中，Alemi及其同事收集了一组证据，支持常规使用AI预测模型以更好地通知那些高风险的癌症患者。
基于证据
这期特刊由Alemi编辑，重点介绍了五篇同行评审论文的研究结果，这些论文主要由乔治梅森大学公共卫生学院的学生和教师撰写。这些研究通过对患者的全面医疗和社会背景审查来预测癌症风险。
乔治梅森大学的博士生Yili Lin说：“将这些预测模型整合到临床实践中，代表了一种改善患者管理和护理的有前景的策略。”
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