癌症對全球健康構成重大挑戰。 當細胞以不受控制的方式生長和擴散時就會發生這種情況。 這是 第二大死因 全球範圍內每年影響數百萬人。
腫瘤學，即癌症的研究和治療，在醫療保健中發揮著至關重要的作用，隨著免疫療法和精準醫學等進步而不斷發展。
在這些進步中，自然語言處理（NLP）成為腫瘤學領域的變革性工具。 NLP 從非結構化臨床文本中提取和分析訊息，並具有突破性的潛力。 它有助於診斷癌症、預測患者結果並制定個人化治療計劃。
本文探討了 NLP 如何徹底改變腫瘤學，為癌症照護提供新的見解和效率。
NLP 在腫瘤學的應用
自然語言處理 (NLP) 可能會改變我們處理癌症護理的方式。 它可以幫助醫生和研究人員理解和使用醫療記錄中的大量數據。 下面來看看如何 NLP 用於腫瘤學的不同領域:
癌症診斷和患者識別
NLP 仔細檢查患者的健康記錄，以找出有癌症風險的個體。 NLP 識別風險因素，例如家族史和環境暴露，並解釋乳房 X 光檢查和放射學報告。 這種方法有助於更早發現乳癌和肺癌。
NLP 的分析擴展到識別腫瘤特徵，例如大小和位置。 它增強了早期幹預和治療計劃。 在醫療保健中積極使用 NLP 可以顯著改善癌症檢測和患者護理結果。
臨床試驗配對和治療計劃
NLP 根據基因圖譜和病史準確地將患者與試驗相匹配。 這種有針對性的方法可確保患者接受最適當的試驗。
此外，NLP 還可以幫助醫生製定個人化的治療計劃。 它分析患者數據以預測每個人最有效的治療方法。 這種基於 NLP 分析的個人化方法可以帶來更成功的治療結果。 它為癌症護理領域精準醫學的進步開闢了道路。
藥物再利用和患者溝通
NLP 可以分析大量醫學數據和科學論文，因此可以為現有藥物在癌症治療中找到新用途。 它確定了現有藥物的潛在新應用。
除了藥物發現之外，NLP 還顯著改善了醫生和患者之間的溝通。 它為聊天機器人提供動力並產生個人化的教育材料，從而簡化患者的複雜醫療資訊。 這種方法增強了患者對治療的理解和參與。 NLP 在藥物再利用和患者溝通方面的雙重作用對於促進癌症治療的科學和人文方面至關重要。
腫瘤學實體的擷取
NLP 在從臨床文本中提取重要的腫瘤學資訊方面發揮著至關重要的作用。 它可以識別關鍵細節，例如腫瘤大小、癌症階段和特定癌症類型。
NLP 也收集有關各種治療方法及其有效性的資訊。 此外，它還有助於了解癌症如何影響不同的身體部位，以製定全面的治療計劃。 透過 NLP 提取腫瘤學實體可以更詳細、更準確地了解每位患者的癌症。 它可以帶來更明智的臨床決策和個人化護理策略。
每個應用都展示了 NLP 如何在癌症護理方面發揮巨大作用。 它幫助醫生以更個人化和有效的方式了解和治療癌症。
腫瘤學數據的挑戰和複雜性
處理腫瘤數據很複雜。 癌症不僅僅是一種疾病。 這是一組疾病，每種疾病都有其挑戰。 以下是這些挑戰的概述：
癌症的複雜本質
癌症包括許多疾病，每種疾病的診斷和治療方法各不相同。 這種多樣性為有效管理腫瘤學數據帶來了重大挑戰。 您需要準確了解每種癌症類型才能製定有效的治療策略。
此外，不同癌症的獨特特徵需要專門的數據分析和治療計劃方法。 凸顯了量身訂做的重要性 醫療保健人工智能 腫瘤學解決方案。
提取詳細信息
NLP 對於從不同的臨床報告中檢索腫瘤分期和分級等關鍵數據至關重要。 這些細節通常不是標準格式，但對於癌症治療計劃至關重要。
NLP 能夠處理複雜的資料格式，從而實現更精確、更明智的治療決策。 它將非結構化醫療數據轉化為可操作的見解。 因此，它可以提高癌症診斷和治療策略的準確性和效率。
腫瘤學臨床記錄聲明
「患者 Jane Doe 於 03 年 05 月 2023 日被診斷出患有 IIIB 期非小細胞肺癌 (NSCLC)，特別是腺癌。 癌症位於肺右下葉。 依TNM分期系統分類為T3N2M0，腫瘤大小為5 cm x 3 cm。 透過腫瘤切片標本進行 PCR 分析，發現 EGFR 外顯子 19 缺失。 卡鉑 AUC 5 和培美曲塞 500 mg/m² 化療於 03 年 20 月 2023 日開始，每 3 週進行一次。 體外放射治療 (EBRT) 於 60 年 30 月 04 日開始，劑量為 01 Gy，分 2023 次。 患者的治療正在進行中，最近的核磁共振檢查沒有發現腦轉移的證據。 淋巴血管侵犯的可能性尚未確定，患者對完整化療方案的耐受性仍不確定。
腫瘤學臨床記錄聲明
資料來源的可變性
腫瘤學數據來自不同部門。 這對整合提出了挑戰。 NLP 工具能夠熟練地處理這種多樣性，以進行精確、徹底的分析。 他們簡化了來自病理學、放射學和腫瘤學的數據，以獲得有凝聚力的見解。 這種能力有助於研究人員制定全面的癌症照護策略。 它可以更細緻地了解每位患者的病情。
NLP 在綜合不同資料來源方面的作用對於推進個人化腫瘤治療至關重要。
NLP 在腫瘤學中的演變與未來
隨著時間的推移，NLP 在腫瘤學中的應用不斷增長。 類似的項目 美國國家癌症研究所的 SEER 計劃 顯示出這種增長。 他們使用 NLP 來管理國家癌症登記處。 這比舊方法更具成本效益。 這 美國臨床腫瘤學會的 CancerLinQ 項目 也使用 NLP。 它分析過去的癌症治療以改善未來的護理。
展望未來，NLP 在腫瘤學領域可能會變得更加重要。 它將有助於開發新的治療方法並改善患者護理。 隨著技術的進步，NLP 工具將更好地處理複雜的腫瘤學數據。 這將帶來更個人化和有效的癌症治療。
結論
NLP 透過增強癌症診斷、治療計劃和患者護理來顯著影響腫瘤學。 它有效地處理多樣化和複雜的數據，為個人化癌症治療鋪平了道路。 NLP 的不斷發展有望帶來更令人難以置信的進步。
未來的發展可能會帶來更精確的治療選擇並改善患者的治療結果。 自然語言處理在腫瘤學中的作用將不斷增強，並塑造癌症護理的未來。
