SCAN-ONC: Scalable Natural Language Processing for Tracking Clinical Data and Improving Healthcare in Oncology

SCAN-ONC er eit samarbeid mellom: 

• Lungeavdelinga, Haukeland universitetssjukehus (HUS)
• Kompetansesenter i lindrande behandling Helseregion Vest (KLB) 
• Helse Fonna
• Helse Førde
• Helse Stavanger 
• Helse Vest IKT 
• Kreftregisteret 
• Universitetet i Bergen (UiB) 
• Harvard University / Dana-Farber Cancer Institute 

Prosjektet får støtte frå Helse Vest gjennom strategiske forskingsmidlar i perioden 2025–2030. 

Pasientar med kreftsjukdom får stadig betre prognose med nyare behandlingsmoglegheiter, men lungekreft er framleis den kreftforma som har høgast dødelegheit. Deltakarar i kliniske studiar er ofte sprekare og yngre enn dei som får kreftbehandling i klinisk praksis.

Vårt regionale forskningssamarbeid har dokumentert utfordringer pasientar, pårørande, legar og sjukepleiarar står overfor når behandling skal avgjerast under stor uvisse kring effekt og biverknader. Det er vanskeleg å gjere ei individualisert risikostratifisering, som så skal diskuterast med pasienten og danne grunnlag for behandlingsavklaring og samval.

For å møte behovet for sporing av klinisk viktige data, vil vi i dette prosjektet forsøke å etablere, validere og operasjonalisere kunstig intelligens i form av avansert språkbehandlingsteknologi (NLP) for å identifisere prognostiske faktorar, symptom, behandlingstoksisitet og samtalar om behandlingsavklaring som er dokumentert i elektroniske journalar til pasientar med avansert, ikkje-småcella lungekreft som får immunterapi.

Ved å bruke NLP-assistert ekstraksjon av klinisk signifikant informasjon som tradisjonelt krev manuell journalgjennomgang, kan NLP betre arbeidsflyt og moglegheit til å identifisere og fange opp klinisk viktige data som tidlegare har vore umogleg å hente ut. Vår studie vil såleis bruke kunstig intelligens til å adressere og løyse viktige utfordringar i kreftomsorga, med resultat som er nyttige for eit bredt spekter av andre kliniske disiplinar.  

Hovudmål og delmål

Hovudmålet i prosjektet er modifisere NLP-teknologi til norsk språk, og validere og operasjonalisere tekstbaserte data hjå pasientar med avansert ikkje-småcella lungekreft (NSCLC).  

Studien har følgande delmål: 

1. Validere ein NLP-basert arbeidsflyt for å trekke ut data frå histologirapportar hjå pasientar med NSCLC som får immunterapi.  
2. Evaluere effekten av NLP i overvaking av symptom og behandlingstoksisitet hjå pasientar med avansert NSCLC som får immunterapi.  
3. Bruke NLP til å evaluere dokumentasjon av lege-pasient-samtalar om behandlingsavklaring i journalen til desse pasientane. 
4. Bruke NLP til å vurdere kvalitetsindikatorar for lindrande behandling i samsvar med kliniske retningslinjer for desse pasientane. 

Prosjektleiar: Margrethe Aase Schaufel margrethe.aase.schaufel@helse-bergen.no

Forskingsjukepleier: Kjersti Solvåg kjersti.solvag@helse-bergen.no