Ингибиторы контрольных точек улучшили результаты лечения пациентов с распространённым НМРЛ, но могут вызывать иммуноопосредованные нежелательные явления (irAE), поражающие различные системы органов. Раннее распознавание irAE критически важно для предотвращения серьёзных осложнений, однако выявление остаётся сложной задачей, поскольку симптомы часто неспецифичны и требуют интеграции клинических, лабораторных и визуализационных данных. Авторы сравнили эффективность AI-платформы в выявлении иммунотерапия-ассоциированной токсичности с ручной проверкой электронных медицинских карт (ЭМК).

Проведён ретроспективный анализ пациентов с НМРЛ IV стадии в сертифицированной QOPI амбулаторной практике. Включены пациенты, получившие как минимум две дозы иммунотерапии в 2023–2024 гг. Карты пациентов анализировались с использованием Google NotebookLM. AI-система проверяла клиническую документацию для выявления irAE и определения типа и тяжести токсичности. Результаты AI сравнивались с ручной проверкой клинических записей. Для градации токсичности по четырём системам органов — общие/конституциональные (Gen), эндокринные (Endo), гастроинтестинальные (GI) и дерматологические (Derm) — использовались Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE). Согласованность оценивалась с помощью процента совпадений и взвешенной каппы Коэна (κ).

Идентифицированы 69 пациентов с НМРЛ IV стадии, соответствующих критериям включения. Согласованность между AI и ручной проверкой варьировала в зависимости от системы органов. Эндокринная токсичность продемонстрировала 85,5% согласия и умеренную взвешенную согласованность (κ=0,431). Дерматологическая и гастроинтестинальная токсичность показали 84,1% и 79,7% согласия соответственно с удовлетворительной взвешенной согласованностью (κ=0,343 и κ=0,315). В противоположность этому, общая токсичность показала 68,1% согласия и слабую взвешенную согласованность (κ=0,070).

Токсичность 3-й степени по системе Gen значительно чаще выявлялась при ручной проверке, чем AI (p<0,05); различий по системам Endo, GI или Derm не обнаружено.

AI продемонстрировал удовлетворительную-умеренную согласованность с ручной проверкой в выявлении эндокринных, гастроинтестинальных и дерматологических irAE из ЭМК. Эффективность была наивысшей для эндокринной токсичности и наименьшей для общей токсичности, где AI часто пропускал субъективные симптомы. Из-за небольшого числа пациентов с токсичностью 3-й степени сложно оценить точность AI в определении тяжести. AI показал лучшие результаты для токсичности, подтверждённой количественными клинико-лабораторными данными, и менее эффективен для качественных симптомов.

Производительность AI-модели зависит от дизайна запросов или конфигурации модели. Стандартизация врачебной документации может улучшить выявление токсичности с помощью AI. Эта модель первого поколения показала значимую согласованность с ручной проверкой. Оптимизация будущих моделей позволит обеспечить более раннее выявление токсичности и улучшить результаты лечения пациентов.