Clinical and translational radiation oncology · 2026
Artificial intelligence (AI) for early identification of radiotherapy related toxicities from the electronic health records of patients with head and neck cancer.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Liu Anne, Alfadli Faisal, Mathew John Mohan, Parmelee Samantha, Waldron John, Kwan Jennifer Y Y, Aviv Steven, Nguyen Michelle Ml, Mokriak Viktoriia, Pettengell Christopher, Wong Philip
Аннотация
We evaluated artificial intelligence (AI) for detecting osteoradionecrosis, fibrosis, trismus, and dysphagia in 207 head and neck cancer patient electronic health records. After adjudication and fine-tuning, accuracy reached 87% (F1 = 0.92). The model processed 20,835 sentences within seconds, demonstrating feasibility and efficiency for automating the identification of radiation-related late toxicities.