在被誉为对肿瘤学的重大助力中，橡树岭国家实验室（ORNL）取得了一项突破，可以显著加速癌症研究和响应时间。在能源部的支持下，ORNL团队的努力将癌症诊断与病理报告处理之间的滞后时间从22个月显著缩短到了14个月。这一改进主要归功于ORNL团队开发的一种先进的人工智能技术，正如ORNL News所报道的那样。
国家癌症研究所的癌症控制与人群科学部门（DCCPS）宣布了这一进展，强调了在全国范围内更快速识别和应对癌症趋势的潜力。传统的癌症登记系统通常依赖于手动筛选病理报告，因此存在长达两年的报告延迟，这种延迟可能阻碍对癌症变化的及时反应。ORNL生物统计学和生物医学信息学小组负责人Heidi Hanson高级研究员指出，这项技术类似于ChatGPT这样的大型语言模型，但专门用于解码医疗文本。“我们可以通过使用人工智能自动编码记录来减少处理报告所需的时间，”Hanson在接受ORNL News采访时说。
报告处理加速的核心在于信息提取API，即由ORNL开发的深度学习算法——OncoIE。这个AI应用程序可以从大量非结构化的医疗文档中提取关键数据，从而实现快速或近乎实时的响应。Hanson称赞OncoIE算法具有前瞻性，表示：“在我看来，（OncoIE）在医学领域中利用AI所能做的事情方面，确实领先于时代。”ORNL News获得的一份声明中如是说。
在庆祝NCI的Lynne Penberthy退休的活动中，这种在癌症报告中使用AI的新方法展现了更有效的疾病预防策略的前景。“当你甚至不知道地面情况滞后22个月时，你无法进行预防，”Hanson断言。在活动上还透露，团队并未满足于现有成就，他们正努力进一步将报告时间缩短至短短两个月。Hanson继续说道：“我们希望尽早识别疾病趋势的变化，以便能够阻止正在发生的事情并减少癌症诊断的数量。”
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