一组国际研究人员开发了一种人工智能(AI)工具，可以预测哪些乳腺癌患者在手术和放疗后可能面临副作用的风险。
Tim Rattay 博士今天(星期四)在米兰举行的第 14届欧洲乳腺癌会议 (EBCC14) 上表示，该工具将在一项临床试验中进行测试，该试验将于今年最后一个季度在三个国家开始招募：法国、荷兰和英国。
“它是一个可解释的人工智能工具，这意味着它显示了其决策背后的推理。这不仅使医生更容易做出决定，而且还可以向患者提供有数据支持的解释。”英国莱斯特大学莱斯特癌症研究中心的乳腺外科医生顾问兼副教授 Rattay 博士说道。 )。
一些增加副作用风险的因素已经众所周知，但PRE-ACT项目(使用可解释的人工智能进行放射治疗副作用预测，以进行患者沟通和治疗修改)旨在为每个患者做出更准确的预测为医生和患者提供易于理解的解释。
“值得庆幸的是，乳腺癌的长期生存率持续上升，但对于一些患者来说，这意味着必须忍受治疗的副作用。其中包括皮肤变化、疤痕、淋巴水肿(手臂疼痛性肿胀)，甚至放射治疗造成的心脏损伤。这就是为什么我们正在开发一种人工智能工具，以告知医生和患者乳腺癌手术和放疗后出现慢性手臂肿胀的风险。我们希望这将帮助医生和患者选择放射治疗方案，并减少所有患者的副作用，”Rattay 博士说。
来自六个欧洲国家的研究人员使用来自 6,361 名乳腺癌患者的三个欧洲和法国数据集(REQUITE、Hypo-G和CANTO)的信息来训练不同的机器学习算法，以预测手术和放疗后三年内的手臂肿胀。
日内瓦西瑞士应用科学与艺术大学副教授、该项目的联合研究员 Guido Bologna 博士在 EBCC14 上发表讲话时解释道：“最终的、性能最佳的模型使用 32 种不同的患者和治疗特征进行预测包括患者是否进行化疗、是否进行腋下前哨淋巴结活检、以及给予的放疗类型。”
三个数据集中，6% 的患者出现严重淋巴水肿。 AI 工具平均能正确预测 81.6% 的病例出现淋巴水肿，并能正确识别平均 72.9% 的病例不会出现淋巴水肿。模型的总体预测准确率为73.4%。
拉泰博士说：“可以为手臂肿胀风险较高的患者提供额外的支持措施，例如在治疗期间佩戴手臂压缩套，这已被证明可以长期减少手臂肿胀。临床医生还可以利用这些信息来讨论患者淋巴结照射的选择，其益处可能相当有限。我们将在拟议的临床试验中测试预测模型对临床医生和患者行为以及预防性臂套使用的影响。”
研究人员将把当前的人工智能模型整合到软件中，为医生和患者提供评估和预测。今年晚些时候 PRE-ACT-01 临床试验开始时将对此进行测试。他们还在进一步开发该工具，以便它可以预测其他副作用，例如皮肤和心脏损伤。作为试验的一部分，研究人员将收集遗传标记和成像数据的数据，以提高人工智能工具的准确性，尽管这些数据不会用于在 PRE-ACT 试验中进行预测。
“我们希望到 2026 年初招募约 780 名患者，随访期为两年，”Rattay 博士说。
比利时布鲁塞尔 Jules Bordet 研究所的 Michail Ignatiiadis 教授是第 14 届欧洲乳腺癌会议主席，但并未参与这项研究。他说：“PRE-ACT 项目是一个很好的例子，说明研究人员之间的国际合作如何利用人工智能的潜力，使临床医生更容易预测和尝试预防手臂淋巴水肿，并以易于理解的方式向患者解释选择方案。方式。”
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