Искусственный интеллект для поиска аномалий у амбулаторных больных раком (IASAAC)

Во время лечения онкологические больные могут испытывать побочные эффекты, связанные с их заболеванием, а также с различными видами лечения, которые они получают.

В настоящее время побочные эффекты и токсичность хорошо систематизированы в онкологическом сообществе, в частности, с помощью критериев NCI CTCAE.

В отличие от объективных данных, таких как образец крови или компьютерная томография, основной погрешностью в оценке пациента является субъективная оценка врача или его команды в данный момент времени, которая может не отражать общую ситуацию (в лучшую или худшую сторону). Несколько исследований уже выявили несоответствия между сбором медицинских данных и данных о пациентах.

Самооценка симптомов является одним из способов преодоления этой предвзятости. Более того, в настоящее время существует большое количество решений, позволяющих проводить такую ​​самооценку в домашних условиях.

Благодаря этим инструментам теперь есть две ситуации: запланированная оценка (например, перед химиотерапией или после хирургической процедуры) и незапланированные ситуации, когда сам пациент может инициировать форму оценки.

Эти новые методы оценки также позволяют применять подход, основанный на оценке качества жизни. Исходы, о которых сообщают пациенты (PRO), в настоящее время являются действительным, основанным на фактических данных анализом для выявления симптомов пациента и, следовательно, предоставления полезной клинической информации поставщикам медицинских услуг.

Цель этого исследования — сделать еще один шаг вперед по сравнению с предыдущими исследованиями PRO и оценить способность обучать алгоритм машинного обучения для выявления ситуаций риска и заложить основу для жизнеспособного решения для будущих проспективных и рандомизированных испытаний.