近日，梅奧診所和 IBM Watson Health 宣布了一項成果研究──將 IBM 的 Watson 用於臨床試驗匹配系統時，乳腺癌臨床試驗的參與人數增加了 80%，篩選臨床試驗匹配患者的時間明顯減少。
據了解，IBM Watson 系統使用人工智慧來分析非結構化訊息，並從數據中提取洞察力。
儘管臨床試驗讓患者接觸到新的治療方法，但匹配適合他們病情的試驗是一個漫長的過程。據梅奧診所的官員表示，只有 5% 的癌症患者參與了全國的臨床試驗。參與率過低使得許多臨床試驗不完整或者進展緩慢，患者也難以獲得更好的治療方法。
「新的解決方案是必要的，以解決這個未被滿足的臨床需求，推動癌症研究和治療。反過來，解決方案也可以改善患者的健康狀況。」
根據梅奧診所的腫瘤學副教授 Tufia Haddad 博士介紹，不到一年的時間，在 IBM Watson 的幫助下，參與梅奧診所乳腺癌特異性藥物試驗的人數增加了 80%。Haddad 將其（以及減少篩選時間）歸功於 Watson for Clinical Trial Matching AI 認知計算系統。「該技術有助於更快速（無痛地）透過大量訊息解析，進而確定最符合梅奧診所臨床試驗標準的患者。」
然而，事情的進展並非一帆風順。Haddad 博士表示，「我們在 2014 年開始這個試驗時，一切都要我們手動輸入。為了解患者和腫瘤的屬性，往往需要好幾分鐘的時間。我們需要查看 EHR（電子健康紀錄）的所有數據，自然語言處理技術的應用相當有限。今天，我們能驅動幾乎所有結構化和非結構化數據。一次點擊就可以知道這些患者的基本情況。我們已將數據限制在與腫瘤特定的方面：手術、放療、癌症的治療手段以及特定的病理報告。我們沒有調用整個 EHR。」
據了解，Watson 的 AI 認知計算系統能整合臨床紀錄、病理報告等數據。主任醫師會教系統在面對重要的患者和腫瘤特徵時，要考慮將患者與複雜的排除臨床試驗進行匹配，以及如何辨識不同的類別，除此之外還包括收集患者的意見。
另外，為了能使用這個系統，梅奧診所還培訓護士、醫生關於如何使用該系統，同時提供患者小手冊解釋將其與臨床試驗相匹配的新方法。據 Haddad 表示，診所還組了一個系統支援團隊。
然而，該系統幾乎沒有取得成功。由於需要進行護理點篩查，護士和醫生的工作量受到影響，臨床試驗匹配在第一週後就開始減少。
Haddad 表示，「第一週，我們可以看到約 25% 的患者正在接受篩查。但到了第二週，這個數字下降到大約 15%。我們的診所和 Watson 團隊慢慢擱置了這件事，人們也不再使用它。」
看到這種情況，梅奧診所很快帶來了一位衛生系統工程師，幫助解構其現有的工作流程，並辨識可用的資源。
該診所製定了一項計畫。在該計畫中，7 名乳腺癌方案的研究協調員每天在每名患者臨床訪視前一天花費一小時進行篩查，並為每位臨床醫生擬定一份可能的試驗清單，隨後在工作時間內進行篩選。
據了解，該系統在 2016 年 7 月再次執行，並且在未來 11 個月內達到 80% 的增長。I 期臨床試驗中乳腺癌患者的參與率也有所上升。
Haddad 表示，這個系統只是認識系統在醫療保健中發揮作用的一個開始，還需要許多參與者之間的合作才能取得成功。「我認為，認知系統給知識管理提供了一個新解決方案和平台。它需要專家培訓和提供商的共同合作。」她說。
在與 Watson 進行臨床試驗匹配的早期成功之後，梅奧診所正在擴大與 IBM 的合作夥伴關係，以針對其他癌症類型的試驗進行培訓。
截至目前，該系統只能支援乳腺癌、肺癌和胃腸癌的臨床試驗匹配。但是，梅奧診所和 IBM 都希望最終將這個系統的功能擴展到癌症以外的手術、放射學和支援性護理等方面。
（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：IBM Watson）