新的ornl ai工具彻底改变了癌症患者临床试验的过程

来自能源橡树岭国家实验室健康数据科学研究所的一支研究人员，利用人工智能利用人工智能来更好地匹配临床试验的患者。

研究人员是制定数字工具的十支队伍之一，以解决与医疗条件相关的复杂挑战癌症和莱姆病作为机会项目的一部分（顶级）健康冲刺，由卫生和人类服务部门协调的人口普查局赞助的14周，由两位总统创新研究员领导。

顶级工具依赖新兴技术，并建成使用打开数据来自国家癌症研究所（NCI）等政府机构和退伍军人事务部。Sprint旨在加强技术人员，发行专家和社区领导者之间的合作，以解决现实世界的挑战，改善患者生命。

“癌症审判资格面临的主要障碍之一是数据的非结构化本质，”奥诺的顶级项目领导Ioana Danciu说。“人工智能和自然语言处理工具完善并提升匹配的过程癌症患者承诺临床试验。“

该团队包括健康数据科学研究所主任Georgia Tourassi和Ornl研究人员Blair Christian和Shamimul Hasan，它开发了一种新颖的知识图表，以这种方式提供了可以构建工具从庞大的非结构化文本中提取有意义的信息的信息。

通过应用无监督的机器学习和大规模的图形分析方法，与Netflix用于向客户推荐计划和电影的方法，该团队旨在找到有关目标的临床试验。

ORNL的“SmartClinicalCardss”能力在现有的NCI-DOE合作中建立，其中ORNL研究人员导致试验努力扩大癌症监控能力并建立能够预测不同类型癌症临床课程和结果的统计模型。

顶级团队将临床试验数据添加到ExaScale知识图表，该图形连接来自不同消息来源的数据，例如电子健康记录，医疗本体和公共数据集。“这些工具可以存储信息并以允许计算分析和知识发现的方式，不断添加新信息，”Danciu说。

“通过健康数据科学研究所，ORNL正在构建科学能力，以解决生物医学科学和医疗保健交付空间的国家相关问题，”Tourassi说。“顶级Sprint等练习允许我们在其上具有一个重点的问题，即催化研究，同时显示跨机构合作在实现政府数据的新见解方面的力量。这个冲刺说明了民主化科学，加速发现，创造对于癌症社区的一个有用的产品，我们需要一个合作，单位开放医疗数据，域专业知识和计算资源。“

该研究还通过ORNL的AI倡议来了解并启用，该计划利用了实验室独特的专业套件，计算能力和用户设施，以加速科学突破并加强国家安全。

该倡议已经展示了材料科学，工程设计，加速学习和可扩展性的新功能。例如，ORNL研究人员已经表明，机器学习算法可用于从具有低信噪比的信号中提取信息;开发的算法能够加速建模和模拟，训练数据很少;并且设计了能够检测癫痫发作的新型生物仿生神经晶体。

“奥诺尔对艾的投资，以及其在科学，计算和工程和世界级设施中的专业知识，占据了实验室继续其在科学和国家安全领导，”人工智能计划大卫娃娃的主任说。

顶级团队的工作代表了人口普查局 - 卫生和人类服务伙伴关系部发布的第一个“健康挑战”，是卫生数据科学空间中的ornl AI能力的示范。

“这是一个探索性项目，”达西乌说。“最终，我们有兴趣释放ORNL中可用的独特计算资源和数据科学专业知识的力量，以找到对具有广泛社会影响的大问题的端到端解决方案，临床试验患者匹配肯定适合该描述。”

她补充说，其他挑战参与者是大型商业公司，团队希望与行业合作，进一步实现AI在革命癌症试验方面的潜力，以及更广泛地实现癌症管理。

“能够从ornl的科学专业知识池中汲取和建立现有的研究件，以实现进展，突出了当地，联邦和全球AI倡议的必要性，”Tourassi说。

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