AI如何助力重塑腫瘤診療模式
“AI可貫穿腫瘤診療全流程。”中國科學院深圳先進技術研究院生物醫(yī)學與健康工程研究所醫(yī)學人工智能研究中心執(zhí)行主任李志成向科技日報記者介紹
幫助腫瘤早期篩查
北京美中愛瑞腫瘤醫(yī)院院長徐仲煌介紹,很多腫瘤患者確診時已是中晚期
,錯過了最佳治療時機。早期篩查能幫助醫(yī)生在無癥狀或癌前病變階段發(fā)現(xiàn)病情,并通過早期干預有效降低發(fā)病率和死亡率,AI在腫瘤早篩領域潛力巨大。腫瘤早篩通常依賴一系列非侵入性或微創(chuàng)檢查手段,包括影像學檢查
、血液標志物檢測及分子診斷等。這方面,AI介入已取得突破性進展。李志成認為,在基于影像的深度學習技術加持下,AI在某些腫瘤篩查中的表現(xiàn)甚至超越了人類專家。近兩年
,《自然》雜志等國際期刊多次發(fā)表AI助力腫瘤篩查的相關研究。哈佛大學醫(yī)學院團隊研發(fā)的CHIEF模型不僅能診斷19種癌癥,還可以定位腫瘤微環(huán)境、引導治療策略及預測生存率。阿里巴巴達摩院研發(fā)的胰腺癌早期檢測模型PANDA,判斷存在病變的準確率高達92.9%。這些成果表明,AI不僅能輔助診斷,還能在精準治療中發(fā)揮關鍵作用。相關實踐已顯示出AI在腫瘤篩查中的作用。今年2月
徐仲煌說
,癌癥必須依靠多學科協(xié)作才能制定最優(yōu)治療方案,而AI可助力解決這一過程中專業(yè)人員短缺、經(jīng)濟成本高等問題。呂樂以PANDA為例說
,模型相當于匯集了數(shù)十位不同專業(yè)醫(yī)生的知識庫,通過整合影像學資料、基因組學信息、病理學數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù),實現(xiàn)跨科室的數(shù)據(jù)融合。在此基礎上,模型能提取關鍵病灶信息及潛在病理特征,進而開展跨科室的全方位分析。提高癌癥認知水平
推動醫(yī)學領域的科學認知
,是AI助力腫瘤診療的更高維度。李志成團隊已從事腦膠質(zhì)瘤研究數(shù)十年
。談及腦膠質(zhì)瘤診療現(xiàn)狀,李志成說:“我們對這種疾病的科學認知仍然有限,醫(yī)生們尚未完全理解腦膠質(zhì)瘤的發(fā)生發(fā)展和復發(fā)機制,也還沒有找到切實有效的精準治療途徑。”對此,徐仲煌深有同感
。“對癌癥認知的不足限制了診療手段。面對疑難雜癥,臨床上很多時候只能摸著石頭過河。”現(xiàn)有AI診療模型也有局限性
。李志成說,許多模型通過大規(guī)模標注數(shù)據(jù)集訓練這方面
徐仲煌補充說:“面對陌生腫瘤
,如果AI能推動人類對其認知前進,哪怕是一小步,也有可能從根本上為腫瘤診療提供新的方法論指導,真正改變我們應對癌癥的方式。”發(fā)揮數(shù)據(jù)“養(yǎng)料”作用
要想使AI進一步賦能腫瘤診療全流程,獲取優(yōu)質(zhì)
、全面、龐大的數(shù)據(jù)支持十分關鍵。AI模型的訓練不僅依賴醫(yī)生標注
,還需要完整的臨床周期數(shù)據(jù)。呂樂舉例說:“PANDA模型訓練過程中,醫(yī)生不僅要提供病理圖片、病理報告、CT影像等多模態(tài)數(shù)據(jù),還需要手動確認病灶位置這個過程中
然而,由于需要數(shù)據(jù)量大
“數(shù)據(jù)是AI能否在醫(yī)療中充分發(fā)揮作用的基礎‘養(yǎng)料’。”在徐仲煌看來
在數(shù)據(jù)安全方面
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