Charit的跨学科合作被称为“分子肿瘤委员会”(MTB)，涉及来自病理学、分子病理学、肿瘤学、人类遗传学和生物信息学的专家。他们的集体见解旨在根据最新的科学研究解读最有希望的治疗方法，最终制定个性化和有效的治疗方案。
包括Damian Rieke博士、Ulf Leser教授、Xing David Wang和Manuela Benary博士在内的研究人员试图探索人工智能是否可以简化和增强这一复杂的决策过程。
研究人员为虚构的患者创建了10个分子肿瘤档案，挑战人类医生专家和4个人工智能模型，以确定个性化的治疗方案。然后将结果提交给MTB进行评估，而不披露每项建议的来源。
研究表明，虽然人工智能偶尔会发现令人惊讶的好治疗方案，但它的总体表现不如人类专家。在实际患者应用的背景下，数据保护、隐私和可重复性等挑战也得到了强调。
尽管目前存在诸多限制，达米安·里克博士仍对人工智能在医学领域的潜在贡献持乐观态度。研究表明，随着人工智能模型的不断发展，它们的性能也在提高。这为加强对复杂诊断和治疗过程的支持打开了大门，但需要注意的是，人为监督对于结果验证和治疗决策仍然至关重要。
这项研究是Charit在患者护理中利用人工智能的更广泛计划的一部分。医学信息研究所所长菲利克斯·巴尔泽教授强调了人工智能在医学领域的潜在好处。
Charit的项目，如长期护理中的跌倒预防和基于人工智能的中风后预后，突出了该机构致力于推进医学和技术的交叉。正在进行的TEF-Health项目由Petra Ritter教授领导，旨在促进医疗器械中人工智能和机器人技术的验证和认证。
随着肿瘤学领域继续拥抱精准医学时代，查利特的这项研究揭示了人工智能在个性化癌症治疗中的不断发展的作用。虽然人工智能模型可能不会取代人类的专业知识，但它们的不断改进表明，在为复杂的医疗决策过程提供有价值的支持方面，前景广阔。
将人工智能仔细整合到医疗领域，再加上人类的监督，是打开患者护理和治疗新领域的关键。
“随着人工智能的进步，它支持复杂医疗决策的潜力也越来越大。未来取决于技术和人类专业知识的合作。”
参考:
利用大型语言模型进行人员决策支持nalized oncology ——(https: jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2812097)
来源:Medindia
