人工智能自然语言处理诊断肾癌T分期的研究
投稿时间:2022-07-31  修订日期:2022-08-07  点此下载全文
引用本文:温力,江卫星,孙丰龙,毕新刚,寿建忠,马建辉.人工智能自然语言处理诊断肾癌T分期的研究[J].医学研究杂志,2023,52(4):112-116
DOI: 10.11969/j.issn.1673-548X.2023.04.026
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作者单位
温力 国家癌症中心、国家肿瘤临床医学研究中心、中国医学科学院/北京协和医学院肿瘤医院 100021 
江卫星 首都医科大学附属北京友谊医院 100051 
孙丰龙 神州医疗科技股份有限公司 北京,100080 
毕新刚 国家癌症中心、国家肿瘤临床医学研究中心、中国医学科学院/北京协和医学院肿瘤医院 100021 
寿建忠 国家癌症中心、国家肿瘤临床医学研究中心、中国医学科学院/北京协和医学院肿瘤医院 100021 
马建辉 国家癌症中心、国家肿瘤临床医学研究中心、中国医学科学院/北京协和医学院肿瘤医院 100021 
中文摘要:目的 探讨人工智能自然语言处理方法诊断肾癌T分期的可行性和准确性。方法 收集2018年1月~2020年1月国家癌症中心、国家肿瘤临床医学研究中心、中国医学科学院/北京协和医学院肿瘤医院200例肾癌患者作为训练组,选取2015年1月~2017年12月性别、年龄、病理分期匹配的200例患者作为测试组,使用基于规则匹配和条件随机场两种人工智能自然语言处理方法对病理文本数据进行提取分析。结果 基于规则匹配和条件随机场两种方法在测试组的正确率分别为99.0%和95.5%。测试组的方法性能评估中,规则匹配方法的准确率为99.0%,召回率为99.0%,F1-分数为99.0%。条件随机场方法的准确率为97.1%,召回率为95.5%,F1-分数为96.3%。结论 人工智能通过自然语言处理方法自动诊断肾癌T分期可行,且基于规则匹配的算法准确性较高,这些研究结果有待于多中心、大样本数据进一步验证。
中文关键词:人工智能 诊断 肾癌 分期
 
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