Mô hình AI sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một lĩnh vực AI có thể hiểu được ngôn ngữ của con người, để kiểm tra các ghi chú của bác sĩ ung thư sau khi tư vấn ban đầu cho bệnh nhân. Đây là bước đầu tiên trong hành trình của bệnh nhân ung thư sau khi được chẩn đoán. Mô hình có thể xác định các đặc điểm khác biệt cho từng bệnh nhân, dẫn đến dự đoán khả năng sống sót với độ chính xác hơn 80% trong 6 tháng, 36 tháng và 60 tháng. Nghiên cứu được công bố trên JAMA Network Open.

Theo truyền thống, tỷ lệ sống sót sau ung thư đã được tính toán hồi cứu và chỉ phân loại theo một số yếu tố chung như vị trí ung thư và loại mô. Mặc dù đã quen thuộc với các tỷ lệ này, nhưng các bác sĩ chuyên khoa ung thư có thể khó dự đoán chính xác khả năng sống sót của từng bệnh nhân do nhiều yếu tố phức tạp ảnh hưởng đến kết quả của bệnh nhân.

Mô hình do Tiến sĩ Nunez và các cộng tác viên của ông phát triển, bao gồm các nhà nghiên cứu từ Khoa Ung thư BC và khoa khoa học máy tính và tâm thần học của UBC, có thể thu thập các manh mối duy nhất trong tài liệu tư vấn ban đầu của bệnh nhân để đưa ra đánh giá chi tiết hơn. Nó cũng có thể áp dụng cho tất cả các bệnh ung thư, trong khi các mô hình trước đây chỉ giới hạn ở một số loại ung thư nhất định.

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo và thử nghiệm mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu từ 47.625 bệnh nhân trên tất cả sáu địa điểm Ung thư BC nằm trên khắp British Columbia. Để bảo vệ quyền riêng tư, tất cả dữ liệu bệnh nhân vẫn được lưu trữ an toàn tại BC Cancer và được trình bày ẩn danh. Không giống như đánh giá biểu đồ của các trợ lý nghiên cứu con người, phương pháp AI mới có thêm lợi ích là duy trì tính bảo mật hoàn toàn cho hồ sơ bệnh nhân.

Trong một luồng công việc khác, nhóm nghiên cứu đang xem xét cách tạo điều kiện chăm sóc tư vấn và tâm thần tốt nhất có thể cho bệnh nhân ung thư bằng các kỹ thuật AI tiên tiến. Họ hình dung một tương lai nơi AI được tích hợp vào nhiều khía cạnh của hệ thống y tế để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.