在由美国癌症协会（ACS）领导的一项新的、大规模综合分析中，研究人员利用一种形式的人工智能（AI），发现美国GoFundMe众筹平台上超过三分之一的筹款故事中明确分享了医疗经济困境和健康相关社会需求（HRSNs）。这些筹款故事包括住房不安全、食物不足、交通障碍、收入损失、缺乏病假以及工作和学校中断等问题。该研究结果今天发表在《美国医学会杂志·肿瘤学》（Journal of the American Medical Association Oncology）上。
“不幸的是，全国范围内的癌症幸存者普遍面临经济困境，迫使越来越多的患者及其家庭使用个人众筹作为筹集资金的替代来源。这些发现表明，满足基本医疗和社会需求的困难非常严重，突显了美国安全网的脆弱性。”美国癌症协会健康服务研究高级主管、该研究的主要作者郑志远（Zhiyuan “Jason” Zheng）博士说。
在这项研究中，研究人员分析了从2021年1月1日至2023年5月31日从公开可用的众筹网站GoFundMe获取的所有癌症相关筹款故事的数据。科学家们利用了广泛的自然语言处理（NLP）建模（Open AI的ChatGPT 3.5）来检查癌症相关的众筹活动，特别是关于寻求财务援助的原因，包括医疗经济困境和HRSNs。NLP的进步使研究人员能够将定性数据转化为定量数据，并帮助进行统计分析。
研究结果显示，共确定了91,113个癌症相关的众筹活动，分析了超过2400万字。个体活动特征的NLP输出比例为年龄（19.6%）、性别（61.1%）、婚姻状况（5.1%）、家庭规模（12.8%）、健康保险覆盖（18.3%）、就业状态（20.6%）、有无依赖子女（16.4%）和上学情况（9.2%）。79%的活动有NLP解释（输出）关于癌症类型。33.9%涉及诊断阶段，43.3%涉及新发或复发癌症状态，52.6%涉及癌症相关治疗，31%涉及从诊断到活动启动的时间。在所有筹款故事中，25.5%有NLP输出关于任何医疗经济困境，24.1%提到HRSNs。总体而言，35.9%的筹款故事有NLP输出，涉及任何医疗经济困境或HRSNs。
罗宾·亚布罗夫（Robin Yabroff）博士是该研究的资深作者。其他参与报告的美国癌症协会研究人员包括余少军（Shaojun Yu）博士、法尔哈德·伊斯拉米（Farhad Islami）博士和赵景轩（Jingxuan Zhao）博士。
来源：美国癌症协会
期刊参考：Zheng, Z., et al. (2024) 自然语言处理评估癌症众筹故事中的未满足医疗和社会需求 . _JAMA Oncology _.__doi.org/10.1001/jamaoncol.2024.4412.
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