由人工智能驱动的CAPRI-3转移性前列腺癌注册表的可靠性和效率
Dianne Bosch1, Malou C P Kuppen2, Metin Tascilar3
1Department of Urology, Radboud University Medical Center, 6525 GA Nijmegen, The Netherlands.
Cancers
|August 12, 2023
概括
CAPRI-3注册表使用人工智能 (AI) 进行前列腺癌患者识别和数据收集,与手动方法相比,证明可靠且节省时间.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 手动数据收集是疾病登记册的传统标准.
- CAPRI-3采用文本挖掘和人工智能用于患者识别和数据收集.
- 本研究评估了人工智能驱动的方法的可靠性和效率.
研究的目的:
- 为了证明人工智能驱动的患者识别和数据收集在CAPRI-3注册表中的可靠性和效率.
- 为了将人工智能驱动的方法与前列腺癌注册的传统手动方法进行比较.
主要方法:
- CAPRI-3是一个转移性前列腺癌的观察性,回顾性,多中心队列登记.
- 在两个试点研究中,通过手动验证测试了患者识别算法和自动数据提取.
- 数据是在2019年和2022年收集和验证的.
主要成果:
- 两个试点分别确定了2,030名和9,464名患者.
- 人工智能算法实现了94.8%的负预测值,以准确排除患者.
- 自动数据提取准确率超过92.3%,手动质量控制每名患者节省了超过3个小时.
结论:
- CAPRI-3人工智能患者识别算法有效地取代了对不符合条件的候选人的手动排除.
- 人工智能驱动的数据提取在很大程度上是准确和完整的,尽管对于特定的数据类型,手动QC是必要的.
- 由人工智能驱动的CAPRI-3注册表为手动数据收集提供了可靠和时间效率高的替代方案.
