研究人员开发人工智能驱动的工具用于近实时癌症监测

人工智能为病理学家和研究人员在改善癌症治疗和诊断方面取得了重大胜利。

来自能源部橡树岭国家实验室和路易斯安那州立大学的研究人员与美国国家癌症研究所 (NCI) 合作，开发了一种长序列 AI 转换器，能够处理数百万份病理报告，为研究癌症诊断和管理的专家提供指数级更多信息。有关癌症报告的准确信息。

计算科学研究科学家 Mayanka Chandra Shekar 表示：“我们的目标是尝试看看是否可以自动从这些病理报告中提取特定癌症部位信息，并将其转化为国家级癌症发病率报告的结构化数据。”和橡树岭国家实验室的工程部门。

该团队的工作发表在《临床癌症信息学》上。

AI Transformer 模型接受大量数据的训练，并将其“转换”为对科学家有用且易于理解的信息。ORNL 的研究人员利用橡树岭领导力计算峰会超级计算机上的安全 CITADEL 框架，使用专门的变压器模型处理 270 万份癌症病理报告。该模型称为 Path-BigBird，从六个监测、流行病学和最终结果或 SEER 癌症登记处提取数据。

NCI 的 SEER 计划是美国癌症发病率和生存率信息的权威来源。SEER 目前从覆盖约 48% 的美国人口的基于人群的癌症登记处收集并发布癌症发病率和生存数据。

“我们想要建立一个语言模型，我们可以问，‘我们能否建立一些能够理解病理学语言的东西，并帮助我们创建预测模型或信息提取模型，基本上可以从其中提取癌症部位、亚部位和其他关键细节。病理报告?’”钱德拉谢卡说。

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