Epic的一款AI工具正在帮助早期检测肺癌，并可能扩展到更多应用场景。
自8月份启动以来，位于辛辛那提的基督医院健康网络继续看到该技术带来的成果。AI提取发现仪表板已经识别出超过185名患者可能未被发现的癌症，并对其中92名患者开始了治疗。
这款电子健康记录（EHR）工具使用自然语言处理技术扫描放射学报告中提到的肺结节，并通知肺导航员跟进患者。
“我们不仅通过从放射科医生报告中提取数据来捕捉更多的偶发性肺结节，这也有助于消除或减少人为错误，”基督医院肺病项目护士从业者Ashley Campbell, MSN, APRN告诉Becker’s。“最大的好处是我们能够在最早阶段捕捉到肺癌。”
过去，放射科医生需要在Epic中选择一个字段来表示发现了肺结节。现在，AI会自动完成这项工作。
“我们的问题在于偶然发现，”基督医院临床系统分析师David Moeller说。“涉及的程序范围非常广泛，要求放射科医生在每次审查胸部影像时都确认是否存在肺结节是很困难的。”
例如，一名患者可能因怀疑肺栓塞而前往急诊室。当CT扫描结果为阴性但同时显示了肺结节时，这些结节可能会被忽略。
基督医院健康网络是少数几家部署该技术的医疗机构之一。自8月以来，该机构的早期癌症诊断率为69%，而全国平均水平为46%。在此期间，共检测到7,000多个肺结节。
“需要注意的是，通过这个AI程序发现的结节数量是之前的六倍，因此我们能够发现更多原本不会被发现的结节，”基督医院肺病护士导航员Krystal Asher, RN说。
基督医院一直在监控AI并提出改进建议。该医疗机构正在等待Epic的一项更新，该更新将优先考虑高风险结节。Epic还在开发用于腹主动脉瘤的自然语言处理技术。
“有许多潜在的应用场景：食道癌、乳腺癌、胰腺癌——CT扫描中有许多细微的发现，”基督医院胸外科医学主任Julian Gutron博士说。“在肺癌扫描中，我们还会发现其他偶然发现，如甲状腺、甲状腺肿、腹主动脉瘤等。AI可以用来筛选这些扫描以发现非肺部相关的诊断。”
“在过去五年里，全国范围内，我们注意到所有类型的癌症死亡率都在下降，”他补充说。“我敢说，这在很大程度上是因为像我们这里这样的专门的肺结节和筛查诊所，再加上AI能力的增强。”
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