雷锋网消息，近日，梅奥诊所和IBM Watson Health宣布了一项成果研究——将IBM的Watson用于临床试验匹配系统时，乳腺癌临床试验的参与人数增加了80％，筛选临床试验匹配患者的时间明显减少。

据了解，IBM Watson系统使用人工智能来分析非结构化信息并从数据中提取洞察力。

尽管临床试验让患者接触到了新的治疗方法，但匹配适合他们病情的试验是一个漫长的过程。据梅奥诊所的官员表示，只有5％的癌症患者参与了全国的临床试验。参与率过低使得许多临床试验不完整或者进展缓慢，患者也难以获得更好的治疗方法。

“新的解决方案是必要的，以解决这一未被满足的临床需求，推动癌症研究和治疗。反过来，解决方案也可以改善患者的健康状况。”

根据梅奥诊所的肿瘤学副教授Tufia Haddad博士介绍，不到一年的时间里，在IBM Watson的帮助下，参与梅奥诊所乳腺癌特异性药物试验的人数增加了80％。Haddad将其（以及减少筛选时间）归功于Watson for Clinical Trial Matching AI认知计算系统。“该技术有助于更快速（无痛地）通过大量信息解析，从而确定最符合梅奥诊所临床试验标准的患者。”

然而，事情的进展并非一帆风顺。Haddad博士表示，“我们在2014年开始这个试验时，一切都要我们手动输入。为了了解患者和肿瘤的属性，往往需要好几分钟的时间。我们需要查看EHR（电子健康记录）的所有数据，自然语言处理技术的应用相当有限。今天，我们能够驱动几乎所有的结构化和非结构化数据。通过一次点击就可以知道这些患者的基本情况。我们已经将数据限制在与肿瘤特定的方面：手术、放疗、癌症的治疗手段以及特定的病理报告。我们没有调用我们的整个EHR。“

据雷锋网了解，Watson的 AI 认知计算系统能够整合临床记录、病理报告等数据。主任医师会教系统在面对重要的患者和肿瘤特征时，要考虑将患者与复杂的包含和排除临床试验进行匹配，何处以及如何识别不同的属，除此之外还包括收集患者的意见。

另外，为了能够把这个系统用起来，梅奥诊所还对护士、医生进行了关于如何使用该系统的培训，同时向患者提供了小册子来解释将其与临床试验相匹配的新方法。据Haddad表示，诊所还组建了一个系统支持团队。

然而，该系统几乎没有取得成功。由于需要进行护理点筛查，护士和医生的工作量受到了影响，临床试验匹配在第一周后就开始减少。

Haddad表示，“第一周，我们可以看到约25％的患者正在接受筛查。但到了第二周，这个数字下降到大约15％。我们的诊所和沃森团队就慢慢搁置了这件事，人们也不再使用它。“

看到这种情况，梅奥诊所很快带来了一位卫生系统工程师，帮助解构其现有的工作流程并识别可用的资源。

该诊所制定了一项计划。在该计划中，七名乳腺癌方案的研究协调员每天在每位患者临床访视前一天花费一小时进行筛查，并为每位临床医生拟定一份可能的试验清单，随后在工作时间内进行筛选。

据雷锋网了解，该系统在2016年7月再次投入运行，并且在未来11个月内实现80％的增长。 I期临床试验中乳腺癌患者的参与率也有所上升。

Haddad表示，这个系统只是认识系统在医疗保健中发挥作用的一个开始，还需要许多参与者之间的合作才能取得成功。

“我认为，认知系统给知识管理提供了一个新解决方案和平台。它需要专家培训和提供商的共同合作。“她说。

在与Watson进行临床试验匹配的早期成功之后，梅奥诊所正在扩大与IBM的合作伙伴关系，以针对其他癌症类型的试验进行培训。

截至目前，该系统只能支持乳腺癌、肺癌和胃肠癌的临床试验匹配。但是，梅奥诊所和IBM都希望最终将这个系统的功能扩展到癌症以外的手术、放射学和支持性护理等方面。