Leveraging Large Language Models and Survival Analysis for Early Prediction of Chemotherapy Outcomes
作者: Muhammad Faisal Shahid, Asad Afzal, Abdullah Faiz, Muhammad Siddiqui, Arbaz Khan Shehzad, Fatima Aftab, Muhammad Usamah Shahid, Muddassar Farooq
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-12
💡 一句话要点
利用大语言模型和生存分析早期预测化疗结果，提升患者管理。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 生存分析 化疗结果预测 临床决策支持 电子病历 随机生存森林 表型提取
📋 核心要点
- 传统化疗预测模型面临缺乏明确表型和结果标签的挑战，限制了其在真实世界数据中的应用。
- 该研究利用大语言模型和本体技术从患者记录中提取表型和结果标签，降低数据稀疏性。
- 实验表明，该方法在乳腺癌等多种癌症的治疗结果预测中，显著提高了预测准确率和F1分数。
📝 摘要（中文）
化疗费用高昂且伴随严重的副作用，因此早期预测治疗结果对于改善患者管理和知情决策至关重要。使用真实世界数据预测化疗结果面临挑战，包括缺乏明确的表型和治疗结果标签，如癌症进展和毒性。本研究通过采用大语言模型（LLM）和基于本体的技术，从患者记录中提取表型和结果标签来解决这些挑战。研究重点关注最常见的癌症之一——乳腺癌，因为其高发病率和患者对治疗反应的显著差异，使其成为改善预测建模的关键领域。数据集包括生命体征、人口统计学、分期、生物标志物和性能量表等特征。从EMR数据中的化疗方案中提取药物方案及其组合，并根据NCCN指南进行筛选，通过NIH标准验证，并通过生存建模进行分析。所提出的方法显著降低了表型稀疏性并提高了预测准确性。随机生存森林用于预测失效时间，实现了73%的C-index，并用作特定时间点的分类器来预测治疗结果，准确率和F1分数均高于70%。通过校准曲线验证了结果概率的可靠性。该方法扩展到其他四种癌症类型。这项研究强调了使用基于LLM的临床数据提取早期预测治疗结果的潜力，从而实现个性化的治疗方案，并改善患者的治疗效果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决化疗结果预测中，由于真实世界数据缺乏明确表型和治疗结果标签，导致预测模型准确率低的问题。现有方法难以有效利用电子病历中的非结构化文本信息，造成数据稀疏性，影响预测效果。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的自然语言处理能力，从患者的电子病历中自动提取表型和治疗结果标签。通过将非结构化文本转化为结构化数据，降低数据稀疏性，从而提高化疗结果预测模型的准确性。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集和预处理：收集包含患者生命体征、人口统计学、分期、生物标志物和性能量表等特征的电子病历数据。2) 表型和结果标签提取：利用LLM和基于本体的技术，从患者记录的非结构化文本中提取表型和治疗结果标签。3) 生存分析建模：使用提取的特征和标签，构建随机生存森林模型，预测失效时间（time-to-failure）。4) 结果预测和验证：将生存模型用作特定时间点的分类器，预测治疗结果，并通过校准曲线验证结果概率的可靠性。
关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM自动提取表型和结果标签。与传统的手工标注或基于规则的方法相比，LLM能够更有效地处理非结构化文本数据，降低数据稀疏性，并提高特征提取的效率和准确性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用NCCN指南和NIH标准验证提取的药物方案，确保其临床相关性。2) 使用随机生存森林模型进行生存分析，该模型能够处理删失数据，并提供生存概率的预测。3) 使用C-index评估生存模型的预测性能，并使用准确率和F1分数评估分类器的性能。4) 使用校准曲线验证预测概率的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在乳腺癌的治疗结果预测中，随机生存森林模型实现了73%的C-index。将生存模型用作分类器时，准确率和F1分数均高于70%。通过校准曲线验证了预测概率的可靠性。该方法还成功扩展到其他四种癌症类型，证明了其通用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于临床决策支持系统，帮助医生早期预测化疗结果，制定个性化的治疗方案，减少不必要的治疗副作用，提高患者的生存率和生活质量。此外，该方法还可以推广到其他疾病的治疗结果预测，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Chemotherapy for cancer treatment is costly and accompanied by severe side effects, highlighting the critical need for early prediction of treatment outcomes to improve patient management and informed decision-making. Predictive models for chemotherapy outcomes using real-world data face challenges, including the absence of explicit phenotypes and treatment outcome labels such as cancer progression and toxicity. This study addresses these challenges by employing Large Language Models (LLMs) and ontology-based techniques for phenotypes and outcome label extraction from patient notes. We focused on one of the most frequently occurring cancers, breast cancer, due to its high prevalence and significant variability in patient response to treatment, making it a critical area for improving predictive modeling. The dataset included features such as vitals, demographics, staging, biomarkers, and performance scales. Drug regimens and their combinations were extracted from the chemotherapy plans in the EMR data and shortlisted based on NCCN guidelines, verified with NIH standards, and analyzed through survival modeling. The proposed approach significantly reduced phenotypes sparsity and improved predictive accuracy. Random Survival Forest was used to predict time-to-failure, achieving a C-index of 73%, and utilized as a classifier at a specific time point to predict treatment outcomes, with accuracy and F1 scores above 70%. The outcome probabilities were validated for reliability by calibration curves. We extended our approach to four other cancer types. This research highlights the potential of early prediction of treatment outcomes using LLM-based clinical data extraction enabling personalized treatment plans with better patient outcomes.