近日，梅奥诊所和 IBM Watson Health 宣布了一项成果研究──将 IBM 的 Watson 用于临床试验匹配系统时，乳腺癌临床试验的参与人数增加了 80%，筛选临床试验匹配患者的时间明显减少。
据了解，IBM Watson 系统使用人工智能来分析非结构化讯息，并从数据中提取洞察力。
尽管临床试验让患者接触到新的治疗方法，但匹配适合他们病情的试验是一个漫长的过程。据梅奥诊所的官员表示，只有 5% 的癌症患者参与了全国的临床试验。参与率过低使得许多临床试验不完整或者进展缓慢，患者也难以获得更好的治疗方法。
“新的解决方案是必要的，以解决这个未被满足的临床需求，推动癌症研究和治疗。反过来，解决方案也可以改善患者的健康状况。”
根据梅奥诊所的肿瘤学副教授 Tufia Haddad 博士介绍，不到一年的时间，在 IBM Watson 的帮助下，参与梅奥诊所乳腺癌特异性药物试验的人数增加了 80%。Haddad 将其（以及减少筛选时间）归功于 Watson for Clinical Trial Matching AI 认知计算系统。“该技术有助于更快速（无痛地）透过大量讯息解析，进而确定最符合梅奥诊所临床试验标准的患者。”
然而，事情的进展并非一帆风顺。Haddad 博士表示，“我们在 2014 年开始这个试验时，一切都要我们手动输入。为了解患者和肿瘤的属性，往往需要好几分钟的时间。我们需要查看 EHR（电子健康纪录）的所有数据，自然语言处理技术的应用相当有限。今天，我们能驱动几乎所有结构化和非结构化数据。一次点击就可以知道这些患者的基本情况。我们已将数据限制在与肿瘤特定的方面：手术、放疗、癌症的治疗手段以及特定的病理报告。我们没有调用整个 EHR。”
据了解，Watson 的 AI 认知计算系统能整合临床纪录、病理报告等数据。主任医师会教系统在面对重要的患者和肿瘤特征时，要考虑将患者与复杂的排除临床试验进行匹配，以及如何辨识不同的类别，除此之外还包括收集患者的意见。
另外，为了能使用这个系统，梅奥诊所还培训护士、医生关于如何使用该系统，同时提供患者小手册解释将其与临床试验相匹配的新方法。据 Haddad 表示，诊所还组了一个系统支援团队。
然而，该系统几乎没有取得成功。由于需要进行护理点筛查，护士和医生的工作量受到影响，临床试验匹配在第一周后就开始减少。
Haddad 表示，“第一周，我们可以看到约 25% 的患者正在接受筛查。但到了第二周，这个数字下降到大约 15%。我们的诊所和 Watson 团队慢慢搁置了这件事，人们也不再使用它。”
看到这种情况，梅奥诊所很快带来了一位卫生系统工程师，帮助解构其现有的工作流程，并辨识可用的资源。
该诊所制定了一项计划。在该计划中，7 名乳腺癌方案的研究协调员每天在每名患者临床访视前一天花费一小时进行筛查，并为每位临床医生拟定一份可能的试验清单，随后在工作时间内进行筛选。
据了解，该系统在 2016 年 7 月再次执行，并且在未来 11 个月内达到 80% 的增长。I 期临床试验中乳腺癌患者的参与率也有所上升。
Haddad 表示，这个系统只是认识系统在医疗保健中发挥作用的一个开始，还需要许多参与者之间的合作才能取得成功。“我认为，认知系统给知识管理提供了一个新解决方案和平台。它需要专家培训和提供商的共同合作。”她说。
在与 Watson 进行临床试验匹配的早期成功之后，梅奥诊所正在扩大与 IBM 的合作伙伴关系，以针对其他癌症类型的试验进行培训。
截至目前，该系统只能支援乳腺癌、肺癌和胃肠癌的临床试验匹配。但是，梅奥诊所和 IBM 都希望最终将这个系统的功能扩展到癌症以外的手术、放射学和支援性护理等方面。
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：IBM Watson）
