医生们开发了一种人工智能工具，可以预测哪些乳腺癌患者在治疗后更容易出现副作用。
在世界范围内，每年有200万妇女被诊断患有这种疾病，这是大多数国家女性中最常见的癌症。
近年来，更大的意识、更早的发现和更广泛的治疗选择提高了生存率，但许多患者在治疗后往往会出现使人虚弱的副作用。
一个由医务人员、科学家和研究人员组成的国际团队设计了一种人工智能工具，可以显示患者在手术和放疗后出现问题的可能性。这项技术正在英国、法国和荷兰进行试验，可以帮助患者获得更个性化的护理。
“值得庆幸的是，乳腺癌的长期存活率继续增加，但对一些患者来说，这意味着他们不得不忍受治疗的副作用，”莱斯特大学乳腺外科顾问医生、副教授蒂姆·拉泰博士说。“这些包括皮肤变化、疤痕、淋巴水肿(手臂疼痛的肿胀)，甚至放射治疗造成的心脏损伤。
“这就是为什么我们正在开发一种人工智能工具，让医生和患者了解乳腺癌手术和放疗后慢性手臂肿胀的风险。我们希望这将有助于医生和患者选择放射治疗方案，并减少所有患者的副作用。”
该人工智能工具经过训练，可以使用6361名乳腺癌患者的数据，预测手术和放疗后长达三年的淋巴水肿。发现手臂肿胀风险较高的患者可以在治疗期间和治疗后提供替代治疗或额外支持。
圭多·博洛尼亚博士是位于日内瓦的瑞士西部应用科学和艺术大学的副教授，也是该项目的共同研究者，他说:“最终的、表现最好的模型使用32种不同的患者和治疗特征进行预测，包括患者是否接受化疗，是否进行腋下前哨淋巴结活检，以及给予的放疗类型。”
平均81.6%的病例中，人工智能工具正确预测了淋巴水肿，平均72.9%的病例中，正确识别了不会发生淋巴水肿的患者。模型的总体预测准确率为73.4%。
Rattay说:“可以为手臂肿胀风险较高的患者提供额外的支持措施，例如在治疗期间佩戴手臂压缩套，这已被证明可以长期减少手臂肿胀。”“临床医生也可以使用这些信息来讨论患者淋巴结照射的选择，其益处可能相当模糊。”
拉泰在米兰举行的欧洲乳腺癌会议上说，这项技术是“一种可解释的人工智能工具，这意味着它显示了其决策背后的原因。”
他补充说:“这不仅使医生更容易做出决定，也使他们更容易向病人提供有数据支持的解释。”
研究小组希望招募780名患者，作为Pre-Act项目临床试验的一部分，对他们进行为期两年的随访。他们还在开发预测其他副作用的工具，包括皮肤和心脏损伤。
西蒙·文森特博士是“现在乳腺癌”组织的研究、支持和影响主任，他说迫切需要改进治疗方法。“这个令人兴奋的项目将探索使用人工智能是否可以使乳腺癌患者在手术和放疗后获得更多个性化的护理和支持，从而帮助最大限度地减少副作用，例如慢性手臂肿胀。”
“这项研究还处于早期阶段，在我们考虑人工智能工具是否可以用于医疗环境之前，还需要更多的证据，我们期待着看到试验的结果。”
在会议的其他进展中，来自意大利的研究人员发现，使用正电子发射断层扫描和磁共振成像(PET-MRI)相结合的扫描，医生可以发现乳腺癌患者的肿瘤已经开始扩散。这意味着他们可以从替代治疗中受益，比如化疗或不同类型的手术。
与此同时，来自荷兰的研究人员说，年轻的乳腺癌患者在肿瘤切除的地方进行低剂量的放射治疗，加上整个乳房放射治疗，10年后仍然没有局部复发。
