Рак поджелудочной железы — агрессивное злокачественное новообразование, при котором задержки начала лечения ассоциированы с неблагоприятными исходами. Интервал от диагностики до лечения (DTI) ≤42 дней стал клинически значимой метрикой качества. Искусственный интеллект (AI) с применением обработки естественного языка (NLP) радиологических заключений позволяет выявлять пациентов с подозрением на рак поджелудочной железы в момент радиологической находки, обеспечивая более раннее вовлечение специализированной навигации и команды для улучшения своевременности помощи и доступа к клиническим исследованиям.

Разработан рабочий процесс AI-ассистированной навигации (iNav), направленный на сокращение DTI, который в настоящее время оценивается в рандомизированном исследовании качества 1:1 в Northwell Health. NLP-классификатор сначала отмечает заключения КТ или МРТ брюшной полости, подозрительные на злокачественное новообразование поджелудочной железы, которые затем проверяются на соответствие критериям (возраст ≥18 лет, новый диагноз рака поджелудочной железы, отсутствие старческой астении, препятствующей лечению, отсутствие предшествующего онкологического ведения или амбулаторной консультации). Подходящие пациенты рандомизируются в группу iNav или стандартной помощи (SOC). В группе iNav навигатор связывается с направившим врачом для организации своевременной биопсии и онкологической консультации и связывается с пациентом для предварительного скрининга на участие в исследованиях и оценки социальных потребностей, связанных со здоровьем (HRSN). В группе SOC пациенты проходят стандартное направление и диагностическое обследование и переводятся в навигацию, если никаких клинических действий не предпринято в течение 2 недель.

К настоящему времени NLP-классификатор отметил 17 727 заключений как подозрительных на злокачественное новообразование поджелудочной железы, из которых 101 пациент был признан подходящим и рандомизирован. Набор идёт согласно плану в обоих условиях помощи (63/120 стационарных, 38/60 амбулаторных), и 18 пациентов были переведены из SOC в iNav. Включённая когорта в настоящее время состоит из пациентов со средним возрастом 70 лет (SD=13,6), преимущественно мужчины (50%), белые (55%) и не латиноамериканцы (77%). В целом у 50 (49,5%) пациентов установлен диагноз и 27 (26,7%) завершили первое лечение.

Эти предварительные данные демонстрируют успешную интеграцию рабочего процесса AI-ассистированной навигации в крупной, разнообразной системе здравоохранения. Последующие анализы оценят влияние iNav на DTI, участие в исследованиях и интеграцию данных HRSN в маршруты помощи.