《开发癌症数字孪生：从连续的结构化放射学报告中监督转移检测》
癌症数字孪生的开发依赖于在整个治疗过程中采集每位癌症患者的高分辨率图像。该项研究旨在通过将预测模型暴露于历史信息中，改善从结构化放射学报告中转移性疾病的检测。该研究证明，当自然语言处理(NLP)暴露于患者治疗历史的连续报告中时，它可以为计算机断层扫描(CT)报告的半监督分类生成更好的弱标签。用于模型开发的是大约714,454份遵循标准化的科室结构化模板的、来自纪念斯隆-凯特琳癌症中心（MSKCC）的结构化放射学报告，其中包括用于验证的报告子集。为了开发模型，对报告的一个子集打上了真实标签值：867名个体患者的肺转移数据集里共有7,732份报告；315名患者的肝转移数据集里有2,777份报告；以及404名患者的肾上腺转移数据集里的4107份报告。作者利用自然语言处理（NLP）从结构化文本报告中提取重要特征并对其进行编码，然后用于开发、训练和验证模型。共开发了三个模型：即，一个简单卷积神经网络（CNN）、一个添加了注意力层的卷积神经网络（CNN）和一个递归神经网络（RNN），来对转移性疾病的类型进行分类，并根据真实标签进行验证。该模型利用患者连续结构化文本放射学报告中的特征来预测报告中是否存在转移性疾病。还包括了一个单一报告模型，该模型是之前为了分析单份报告而不是多份报告所开发的。根据准确性、准确性、召回率和F1分数对所有四个模型的结果进行比较。最佳模型用于标注所有714,454份报告，以生成转移图。结果表明，与根据单一报告的预测相比，自然语言处理（NLP）模型可以从多个连续报告中提取癌症进展范式，并以更好的性能预测多个器官中是否存在转移性疾病。它展示了一种很有应用前景的自动化方法，可以标注大量放射学报告，而无需专家耗费大量时间去手工标注，且能够跟踪癌症随时间的进展。如需要《开发癌症数字孪生：从连续的结构化放射学报告中监督转移检测》（英文，共10页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后发来email地址索取。★每日鲜鸡汤★