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人工智能临床决策支持系统，近年来一直是肿瘤甚至整个医疗领域的发展热点。利用搜索引擎，通过关键信息从知识库筛选最佳结果并反馈给用户，人工智能系统能够帮助临床工作者减少对记忆的依赖、降低错误率、减少响应时间、做出适当和安全的决定、保证临床安全和质量、改善治疗效果，也能够通过整合不同数据，根据药物疗效、产品可获得性、不良反应、患者经济条件、医保水平等差异，提供个体化建议、帮助临床医师优化治疗方案。
2020年9月24日，美国临床肿瘤学会《临床肿瘤学杂志》临床癌症信息学分册首页在线发表军事医学研究院许凤锐、解放军总医院第五医学中心（307医院）江泽飞和李健斌、青岛大学附属医院王海波和宋玉华、河南省肿瘤医院（郑州大学附属肿瘤医院）刘真真和闫敏、江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院）殷咏梅和唐金海、河北医科大学第四医院（河北省肿瘤医院）耿翠芝等学者的研究报告，探讨了IBM沃森肿瘤人工智能临床决策支持系统对乳腺癌治疗决策的作用。
该横断面观察研究对中国临床肿瘤学会5家成员单位的1977例复发或转移风险较高的乳腺癌患者进行回顾分析。由10位肿瘤专科医师（3位住院医师、4位主治医师、3位主任医师）在查看临床决策支持系统提供的治疗方案之前和之后，为平均198例患者提供双盲治疗建议。对治疗决策改变进行单因素和双因素分析，通过多因素逻辑回归分析医师资历、患者年龄、受体亚型、TNM分期对治疗决策改变的影响。
在查看临床决策支持系统提供的治疗方案之前和之后，其中105例（5%）患者的治疗决策改变，并且集中于激素受体阳性和IV期乳腺癌患者的一线治疗（分别占73%和58%）。
逻辑回归分析表明：
激素受体阳性乳腺癌治疗决策改变比例较高（比值比：1.58，P<0.05）
IIA、IIIA期乳腺癌治疗决策改变比例较低（比值比：0.29、0.08，P<0.05、P<0.01）
治疗决策改变的原因包括：
临床决策支持系统提供治疗方案（占63%）
临床决策支持系统强调患者因素（占23%）
临床决策支持系统治疗决策逻辑（占13%）
患者年龄和肿瘤专科医师经验与决策改变无关。
根据临床决策支持系统，对美国国家综合癌症网络（NCCN）治疗指南的符合率提高0.5%（P=0.003）。
综上，该研究结果表明，人工智能临床决策支持系统对激素受体阳性乳腺癌治疗决策和NCCN指南符合率的影响较大。虽然IV期乳腺癌一线治疗决策改变率也较高，但是无统计学意义（P=0.22）。为了确定该技术的整体价值，还须对决策影响、医患沟通、学习和临床结局开展进一步研究。
来源：CSCO
编辑 中国医学论坛报 阿锤
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