يقدم الباحثون نموذج HCC-STAR، وهو نموذج لغوي كبير مصمم لقراءة سرديات السجلات الطبية الإلكترونية الروتينية لتصنيف المخاطر وتوجيه العلاج في سرطان الخلايا الكبدية. يُخرج النظام بشكل مشترك تصنيف المرحلة بناءً على درجة الخطر، وعلاجات متوافقة مع الإرشادات مرتبة حسب الأفضلية مع مبررات قائمة على الأدلة، وتقديرات بقاء فردية.
- تم تدريبه على حوالي 30,000 حالة من سرطان الخلايا الكبدية (HCC) من قاعدة SEER وتم توسيعها إلى سرديات بأسلوب السجلات الطبية الإلكترونية عبر تعزيز موثق من قبل الأطباء.
- تم تحسينه باستخدام مكافأة مركبة يمكن التحقق منها خطوة بخطوة للتحرك بعيداً عن حفظ الإرشادات السريرية على مستوى النص فقط.
- حقق أداءً متفوقاً في دراسة متعددة المراكز شملت 6,668 مريضاً عبر 12 مستشفى في الصين.
- تفوق على GPT-5 وGemini-2.5 Pro في معايير توصية العلاج وتصنيف المخاطر.
- أظهر التحليل الافتراضي بقاءً وسطيًا مدته 51 شهرًا تحت توصيات HCC-STAR، مقارنة بـ 29 و32 شهرًا للإرشادات BCLC وCNLC على التوالي.
قام أخصائيون عميون بتقييم استنتاجات النموذج بأنها موثوقة، وساعد في تمكين الأطباء من اتخاذ قرارات أكثر دقة وبسرعة أكبر كونه مساعدًا.
تدعم النتائج HCC-STAR كنظام دعم قرار موثوق وقابل للتحقق يعزز العلاج الدقيق والنتائج السريرية لمرضى سرطان الخلايا الكبدية.