人工智能方法应用于电子健康记录的纵向数据来预测癌症:一个范围审查
Victoria Moglia1, Owen Johnson2, Gordon Cook3,4
1School of Computing, University of Leeds, Woodhouse Lane, Leeds, LS2 9JT, UK. scvcm@leeds.ac.uk.
人工智能 (AI) 模型显示,使用纵向电子健康记录 (EHR) 进行癌症预测具有前途. 本综述总结了当前的方法,并确定了改善癌症风险预测报告和进一步研究的领域.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 早期癌症检测和诊断对于患者的治疗结果至关重要.
- 人工智能 (AI) 模型显示了使用纵向电子健康记录 (EHR) 进行癌症预测的潜力.
- 关于充分利用纵向EHR数据用于癌症预测的方法的证据有限.
研究的目的:
- 从纵向数据总结癌症预测的方法.
- 为开发用于癌症预测的AI模型提供建议.
- 确定改善癌症预测模型报告的领域.
主要方法:
- 按照PRISMA-ScR指南进行系统审查.
- 在六个数据库 (MEDLINE,EMBASE,Web of Science,IEEE Xplore,PubMed,SCOPUS) 进行了相关记录的搜索.
- 使用PROBAST工具提取研究特征,输入数据,模型特征,可复制性和质量评估的数据.
主要成果:
- 包括33项研究,重点关注癌症风险,检测,复发或转移预测.
- 结肠直肠和胰腺癌是最常见的预测.
- 18项研究使用深度学习模型 (例如RNN,CNN,变压器);16项使用特征工程.
- 发现存在偏差的高风险 (90%),通常是由于研究设计和样本大小.
结论:
- 基于纵向数据进行癌症预测存在各种各样的方法.
- 需要在患者轨迹中的报告模型应用中进行改进.
- 进一步的研究应该比较这些方法,并探索它们对其他癌症类型的应用.
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