基于多模态数据的人工智能方法预测抗肿瘤药物不良反应专家共识OA

目的为科学、规范地应用人工智能(AI)与多模态数据融合技术,基于多模态数据构建抗肿瘤药物不良反应(ADR)预测模型提供指导性意见,提升抗肿瘤药物治疗的安全性。方法由辽宁省生命科学学会临床药学与转化药学分会等行业学会联合发起,中国医科大学附属第四医院牵头组织,编写组以“多模态数据”“人工智能”“不良反应”“抗肿瘤药物”“模型”等为关键词全面检索国内外数据库,收集指南、专家共识及相关指导性文献,结合我国AI技术在肿瘤药学服务中的实践经验,起草本共识编写大纲;经外审专家组评估和讨论后,编写组结合评估结果并将90%及以上专家同意的内容判定为推荐意见形成。结果与结论经过多轮审议和讨论修订,本共识梳理了“明确研究目标-数据准备-算法框架选择-多模态数据融合策略设计-模型训练与验证-可解释性分析-临床部署-成果发表”的抗肿瘤药物ADR预测模型构建流程,并就数据准备、算法框架选择、多模态数据融合策略设计、模型验证与可解释性分析、临床部署等核心环节形成了18条推荐意见,供肿瘤领域医师、临床药师、研究人员及AI技术开发者参考使用,以协助临床作出最优治疗决策。