Voraussagen, welche Krebspatienten einen Psychiater oder Berater während ihrer ersten onkologischen Konsultation aufsuchen, mithilfe von Natural Language Processing – Communications Medicine

Voraussagen, welche Krebspatienten einen Psychiater oder Berater während ihrer ersten onkologischen Konsultation aufsuchen, mithilfe von Natural Language Processing – Communications Medicine

Der Inhalt des Textes beschreibt die psychosozialen Auswirkungen von Krebs, insbesondere auf die Psyche der Betroffenen und deren Familien. Verschiedene Studien zeigen, dass die Diagnose von Krebs zu mentalen Störungen unmittelbar vor oder nach der Diagnose führen kann. Darüber hinaus wird auf die Auswirkungen von Krebs auf Sexualität, Körperbild und intime Beziehungen eingegangen, insbesondere im Zusammenhang mit Brustkrebs. Pediatric Krebs wird auch als belastend für Familienbeziehungen beschrieben, ebenso wie die psychologischen Auswirkungen auf Familienpflegende.

Weitere Studien befassen sich mit psychosozialen Faktoren, die das Überleben nach einer Stammzelltransplantation beeinflussen, sowie mit Depression und Krebssterblichkeit. Die Lebensqualität von Krebspatienten sowie ungedeckte unterstützende Bedürfnisse bei Überlebenden von Kopf- und Halskrebs werden ebenfalls untersucht. Darüber hinaus wird die Bedeutung der Gleichberechtigung in der onkologischen Gesundheitsversorgung betont. Die Schmerztherapie bei Krebspatienten wird ebenfalls diskutiert, ebenso wie die Identifizierung von Bedürfnissen von Patienten durch Onkologen.

In den abschließenden Abschnitten des Textes werden maschinelle Lernalgorithmen für die Vorhersage von Krebsüberleben und -rückfällen sowie für die Klassifizierung von psychischen Symptomen und Störungen diskutiert. Die Verwendung von Text-Mining und Natural Language Processing wird vorgestellt, um psychische Störungen und Symptome in klinischen Notizen zu identifizieren, sowie um Vorhersagen zu Therapieergebnissen bei Depressionen zu treffen. Darüber hinaus werden verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen für die Analyse von klinischen Daten und Texten diskutiert, um die Genauigkeit von Diagnosen und Prognosen im Bereich der psychischen Gesundheit zu verbessern.