Исследование «Empirical evaluation of artificial intelligence distillation techniques for ascertaining cancer outcomes from electronic health records» направлено на оценку методов дистилляции искусственного интеллекта (ИИ) для определения результатов лечения рака на основе электронных медицинских записей (ЭМЗ). Основной целью работы было использование модели «учитель-ученик» для извлечения клинических данных о результатах лечения рака, таких как общий ответ на лечение и прогрессирование заболевания, из неструктурированных текстов радиологических отчетов. Результаты показали, что модели-учителя, обученные на данных Dana-Farber Cancer Institute, достигли высокой производительности. Модели-ученики, обученные на данных из публичного набора MIMIC-IV, продемонстрировали сопоставимые результаты, что указывает на эффективность передачи знаний между моделями, хотя использование данных из других источников, таких как Wiki-text и синтетические данные, дало худшие результаты.
Эти результаты имеют важное значение для врачей и клиник, поскольку позволяют улучшить процесс извлечения данных из ЭМЗ, что, в свою очередь, может повысить точность диагностики и планирования лечения рака. Автоматизация таких процессов через ИИ может значительно сократить время и усилия, необходимые для анализа больших объемов данных.
На сегодняшний день исследования в области использования ИИ для анализа ЭМЗ активно развиваются. Многие работы сосредоточены на применении глубокого обучения для автоматизации извлечения данных, что позволяет врачам сосредоточиться на лечении пациентов, а не на рутинной обработке информации. Исследование, о котором идет речь, выделяется тем, что применяет специфическую модель обучения «учитель-ученик», подтверждая необходимость использования доменных данных для повышения эффективности моделей.
Результаты могут существенно изменить клиническую практику. Внедрение таких технологий поможет врачам более точно и быстрее получать информацию о пациентах, что может привести к более индивидуализированному подходу к лечению. Оптимизация ухода за пациентами может включать внедрение программного обеспечения, которое будет автоматически извлекать и анализировать данные из ЭМЗ, освободив врачей от рутинных задач.
В контексте данного исследования применение ИИ и автоматизации может значительно упростить процесс получения результатов, улучшая взаимодействие между медицинскими работниками и пациентами. Врачи и клиники могут принять следующие меры для внедрения результатов в практику: интеграция ИИ-систем в свои рабочие процессы, обучение сотрудников навыкам работы с новыми технологиями и использование открытых данных для тестирования и улучшения моделей.
Тем не менее, существуют возможные барьеры, такие как проблема конфиденциальности данных и необходимость в инфраструктуре для обработки больших объемов информации. Эти барьеры можно преодолеть за счет разработки надежных протоколов безопасности и повышения осведомленности о преимуществах ИИ среди медицинских работников.
В заключение, исследование подчеркивает значимость использования технологий искусственного интеллекта в медицине, а также открывает новые горизонты для дальнейших исследований. Перспективы включают возможность применения ИИ в более широком контексте для извлечения информации из ЭМЗ, что в конечном итоге может привести к улучшению диагностики и лечения рака и других заболеваний.
Полное исследование доступно по ссылке: Empirical evaluation of artificial intelligence distillation techniques for ascertaining cancer outcomes from electronic health records, NPJ Digit Med. 2025 Jun 10;8(1):347. doi: 10.1038/s41746-025-01646-7.
