影響乳腺癌、甲狀腺癌和胰腺癌5年生存率的關鍵因素。圖片來源：美國外科醫生學會

根據正在舉行的2023年美國外科醫生學會臨床大會上發表的一項研究，美國西北大學研究人員開發了一種基于人工智能的工具，用于估計新診斷的癌癥患者長期生存的機會。

目前，估計癌癥患者的生存率主要取決于他們的癌癥分期。研究人員表示，除了分期標準之外，還有許多其他因素可能會影響患者的生存。

團隊使用機器學習方法，創建了稱為“癌癥生存計算器”的原型工具，并在大型數據集上對其進行了測試。初步測試估計了乳腺癌、甲狀腺癌和胰腺癌患者的5年生存率。

研究人員此次收集了部分年份診斷出的乳腺癌、甲狀腺癌和胰腺癌患者的相關信息。收集到的3/4數據用于訓練機器學習算法，以識別診斷特征與患者5年生存率之間的模式，然后依照對生存影響最大的因素進行排序。利用剩余的數據，團隊使用統計方法來測試原型估計生存率的準確性。

該團隊納入了259485名乳腺癌患者、76624名甲狀腺癌患者和84514名胰腺癌患者的數據。按癌癥部位劃分，影響患者診斷后5年是否存活的四大因素分別如下：乳腺癌（患者是否接受過癌癥手術、患者診斷時的年齡、腫瘤大小以及從診斷到治療的時間）；甲狀腺癌（診斷時的年齡、腫瘤大小、治療時間以及淋巴結受累情況）；胰腺癌（癌癥手術、癌癥的組織學或顯微鏡分析、腫瘤大小以及診斷時的年齡）。

盡管腫瘤大小等一些預測因素是癌癥分期的一部分，但研究結果表明，還有更多因素影響癌癥患者在疾病階段之后的生存。

研究人員報告稱，驗證測試表明，該計算器對于所有3個癌癥部位的生存率估算都“高度準確”。同時，這一“癌癥生存計算器”的優勢在于數據集更全面，而且使用了新的機器學習數據模型，處理速度更快，風險預測也更準。

總編輯圈點

醫生在評估腫瘤患者預后時，常會用到一個詞——5年生存率。這是一種統計指標，即某種癌癥經過臨床綜合治療后患者生存5年以上的概率。當然，任何概率都是相對群體而言，每個個體的情況不盡相同，可能出現奇跡，也可能留下遺憾。此次，研究人員開發了一種AI工具，采納了更為全面的指標來評估患者的5年生存率。當然，評估患者能活多久應該不是最終目的，若能找到那些影響癌癥患者生存期限的關鍵因素，或許能為更多人延長生命。