2019年2月初，醫(yī)學(xué)頂級期刊CA（IF=244）在線發(fā)表題為“Artificial intelligence in cancer imaging: Clinical challenges andapplications”的綜述，該文章提出了：盡管迄今為止評估腫瘤學(xué)中AI應(yīng)用的大多數(shù)研究尚未得到有效再現(xiàn)性和普遍性的有效驗(yàn)證，但結(jié)果確實(shí)突出了越來越多的努力將AI技術(shù)推向臨床應(yīng)用并影響著未來癌癥護(hù)理發(fā)展方向。
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.3322/caac.21552
診斷作為醫(yī)學(xué)的核心原則之一，依賴于多層數(shù)據(jù)與細(xì)微決策的整合。癌癥診療為醫(yī)療決策提供了獨(dú)特的背景，不僅要考慮到疾病進(jìn)展的多樣化形式，還要考慮到患者的個(gè)體狀況以及接受治療的能力和對治療的反應(yīng)。盡管技術(shù)有所改進(jìn)，但癌癥的準(zhǔn)確檢測，表征和監(jiān)測仍存在挑戰(zhàn)。疾病的放射學(xué)評估最通常依賴于視覺評估，這一點(diǎn)可以通過高級計(jì)算分析來增強(qiáng)。特別是人工智能（AI）有望在臨床醫(yī)生對癌癥成像的定性解釋方面取得重大進(jìn)展，包括隨時(shí)間推移腫瘤的體積描繪，從其放射學(xué)表型推斷腫瘤基因型和生物學(xué)過程，預(yù)測臨床結(jié)果，并評估疾病和治療對鄰近器官的影響。
這篇文獻(xiàn)里，作者回顧了應(yīng)用于癌癥醫(yī)學(xué)成像的AI的當(dāng)前狀態(tài)，并描述了4種腫瘤類型（肺癌，腦癌，乳腺癌和前列腺癌）的進(jìn)展，以說明如何解決常見的臨床問題。
提高臨床護(hù)理效率的愿望繼續(xù)推動多項(xiàng)創(chuàng)新實(shí)踐，包括人工智能。隨著對醫(yī)療保健服務(wù)的需求不斷增加以及每天產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，臨床工作流程的優(yōu)化和簡化變得越來越重要。AI擅長識別圖像中的復(fù)雜圖案，因此提供了將圖像解釋從純粹的定性和主觀任務(wù)轉(zhuǎn)換為可量化且毫不費(fèi)力地再現(xiàn)的任務(wù)的機(jī)會。此外，AI可以量化人類無法檢測到的圖像信息，從而補(bǔ)充臨床決策。 AI還可以將多個(gè)數(shù)據(jù)流聚合成功能強(qiáng)大的集成診斷系統(tǒng)，涵蓋放射線圖像，基因組學(xué)，病理學(xué)，電子健康記錄和社交網(wǎng)絡(luò)。
在癌癥成像中，AI在執(zhí)行3個(gè)主要臨床任務(wù)中具有很大的實(shí)用性：腫瘤的檢測，表征和監(jiān)測。檢測是指放射線照片中感興趣對象的定位，統(tǒng)稱為計(jì)算機(jī)輔助檢測（CADe）?；?a href="http://worldfootballweekly.com/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD_1.html" target="_blank" class="keylink">人工智能的檢測工具可用于減少觀察性疏忽，并作為初步篩選以防止遺漏錯誤.在模式識別環(huán)境中制定，具有可疑成像特征的區(qū)域被突出顯示并呈現(xiàn)給閱片者。 CADe已被用作輔助助手，用于識別低劑量CT篩查中遺漏的癌癥，可檢測MRI中的腦轉(zhuǎn)移，以改善放射學(xué)解釋時(shí)間，同時(shí)保持高檢測靈敏度，將乳腺鉬靶檢查中的微鈣化簇定位為早期乳腺癌的指標(biāo)。
除了成像之外，同時(shí)開發(fā)了其他微創(chuàng)生物標(biāo)志物用于癌癥診斷和疾病的縱向追蹤。最值得注意的是，液體活檢或從腫瘤細(xì)胞釋放的循環(huán)腫瘤DNA（ctDNA）的分析提供了進(jìn)入癌癥當(dāng)前和動態(tài)狀態(tài)的窗口，并允許跟蹤疾病進(jìn)展或回歸并監(jiān)測可靶向或出現(xiàn)的情況。近乎實(shí)時(shí)的抗藥相關(guān)癌癥突變。因此，可以想象液體活檢與放射組學(xué)分析相結(jié)合，可以通過癌癥生物學(xué)的非侵入性表征顯著改善癌癥治療，從而更準(zhǔn)確地評估預(yù)后和實(shí)際情況，為精確醫(yī)學(xué)目的進(jìn)行時(shí)間疾病監(jiān)測。
在診所內(nèi)，上述AI干預(yù)措施有望增強(qiáng)其各自目前的標(biāo)準(zhǔn)護(hù)理對應(yīng)物。除了為臨床醫(yī)生提供輔助信息外，多方努力還證明了AI在工作流程的臨床決策階段的實(shí)用性.基于AI的集成診斷，將分子和病理信息與基于圖像的研究結(jié)果相結(jié)合將增加豐富對調(diào)查結(jié)果的智慧層面，最終產(chǎn)生更明智的決策。
隨著人工智能的力量和潛力越來越多地得到證實(shí)，人工智能仍有多個(gè)方向轉(zhuǎn)變?yōu)槌Ｒ?guī)臨床實(shí)踐的可能。
今天我們再分享一篇復(fù)星醫(yī)藥數(shù)字科技創(chuàng)新部副總經(jīng)理兼星邦健康科技公司總經(jīng)理 王浩的文章，介紹了人工智能（AI）在癌癥領(lǐng)域的應(yīng)用、進(jìn)展和突破。
人工智能（AI）的發(fā)展一日千里，席卷了金融、汽車、安防、醫(yī)療等諸多產(chǎn)業(yè)，是當(dāng)今科技領(lǐng)域最受關(guān)注的話題之一。在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，人工智能在醫(yī)學(xué)影像診斷、精準(zhǔn)醫(yī)療、虛擬助手、新藥研發(fā)、慢性病管理、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等不少細(xì)分領(lǐng)域都大放異彩，科技巨頭如百度、阿里巴巴、騰訊公司紛紛布局智能醫(yī)療，科大訊飛公司也乘勢崛起進(jìn)入國家人工智能四大平臺。在大健康領(lǐng)域，最受關(guān)注的疾病非癌癥莫屬，研究腫瘤、治療腫瘤、腫瘤疾病管理成為產(chǎn)業(yè)界越來越關(guān)注的話題。
那么，當(dāng)癌癥治療與人工智能醫(yī)療這兩個(gè)前沿領(lǐng)域交叉時(shí)，又會碰出什么樣的精彩火花？
人工智能與抗腫瘤新藥研發(fā)
新藥研發(fā)通常涉及靶點(diǎn)確認(rèn)、化合物篩選及優(yōu)化、藥物評估、制劑開發(fā)、臨床試驗(yàn)以及監(jiān)管部門批準(zhǔn)等幾個(gè)步驟，典型的靶點(diǎn)有受體、酶、離子通道、轉(zhuǎn)運(yùn)體、基因等。人工智能可以通過識別新靶點(diǎn)，預(yù)測新化合物能適應(yīng)的靶點(diǎn)等來加速新藥研發(fā)。人工智能可以通過對現(xiàn)有化合物數(shù)據(jù)庫信息的整合和數(shù)據(jù)提取，獲得大量化合物的毒性、有效性的關(guān)鍵信息，從而提高化合物篩選的成功率。此外，人工智能還可以通過預(yù)測晶型的穩(wěn)定性和溶出速率來提升藥物的穩(wěn)定性，通過篩出盡可能多的晶型來保證專利的覆蓋度。在臨床試驗(yàn)階段，人工智能技術(shù)能借助患者臨床大數(shù)據(jù)來篩選更符合試驗(yàn)需要的目標(biāo)患者，提高臨床試驗(yàn)的效率和成功率。
人工智能新藥研發(fā)技術(shù)已逐步進(jìn)入商業(yè)化進(jìn)程，知名 AI 公司 BenevolentAI 旗下治療腦膠質(zhì)瘤的創(chuàng)新化合物已經(jīng)進(jìn)入有效性驗(yàn)證階段。另一家 AI 新藥研發(fā)公司 Berg 更向癌癥之王——胰腺癌發(fā)起攻擊，其基于人工智能算法發(fā)現(xiàn)的新藥 BPM31510 已經(jīng)順利完成 I 期臨床，正在進(jìn)行 II 期臨床試驗(yàn)，其藥物發(fā)現(xiàn)的過程就源自其bAIcis人工智能新藥研發(fā)平臺。AI 新藥研發(fā)公司 Insilico Medicine 旗下也有32304、1439、61 和 27 四款針對癌癥的化合物臨近臨床。IBM 公司旗下的沃森藥物發(fā)現(xiàn)平臺，利用其自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)能力，通過閱讀海量文獻(xiàn)揭示隱藏較深的聯(lián)系，更快地發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)，IBM 公司旗下的沃森健康也在 2016 年與輝瑞公司達(dá)成合作，共同致力于癌癥藥物的研發(fā)。谷歌子公司DeepMind 的 AlphaFold算法曾冒充人類參加兩年一度的國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽并摘得桂冠，而蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究是新藥研發(fā)重要的一環(huán)。人工智能在新藥研發(fā)，尤其是抗腫瘤新藥研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。
人工智能與癌癥診斷
人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域存在巨大潛力，不過，迄今尚未有基于人工智能技術(shù)的新藥被研發(fā)出來。與此相比，人工智能在癌癥診斷領(lǐng)域的應(yīng)用已遍地開花，不少該領(lǐng)域的人工智能技術(shù)已經(jīng)拿到了美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）或國家藥品監(jiān)督管理局（NMPA）的醫(yī)療器械證書。
人工智能癌癥診斷領(lǐng)域最火熱的癌種便是我國第一大癌——肺癌。根據(jù)國家癌癥中心 2018 年發(fā)布的數(shù)據(jù)，我國每年新增肺癌發(fā)病人數(shù)約 78.1 萬人。肺癌的診斷依據(jù)之一是根據(jù)肺部 X 射線影像來判斷是否有肺部結(jié)節(jié)，再進(jìn)一步判斷是良性結(jié)節(jié)還是有腫瘤風(fēng)險(xiǎn)，而影像閱讀就可以借助人工智能。阿里巴巴集團(tuán)的 Doctor You 和騰訊覓影兩大人工智能醫(yī)療平臺都已介入肺癌早期的肺結(jié)節(jié)篩查，幾家創(chuàng)新公司如推想科技、依圖科技等也無不將肺癌診斷納入其業(yè)務(wù)版圖。通過提升人工智能對肺結(jié)節(jié)的識別，對實(shí)性、鈣化、磨玻璃密度結(jié)節(jié)等多種結(jié)節(jié)病灶識別的準(zhǔn)確度，人工智能輔助肺癌診斷的水平可以得到大大提升。另外，不少藥廠、醫(yī)療器械廠商均已布局肺癌診斷與治療領(lǐng)域，這些企業(yè)的參與客觀上也推動了肺癌人工智能診斷的發(fā)展。
與肺癌多發(fā)于男性相比，乳腺癌是中國女性發(fā)病率第一的癌癥。乳腺癌早期的 5 年生存率在 90%以上，因此，乳腺癌的早期診斷和治療至關(guān)重要。與肺癌類似，乳腺癌早期篩查的金標(biāo)準(zhǔn)也是 X 射線檢查。美國哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院和貝斯以色列女性醫(yī)療中心曾聯(lián)合對人工智能診斷乳腺癌的技術(shù)開展過研究，結(jié)果表明，如果把人工智能與病理學(xué)家的分析結(jié)合起來，乳腺癌診斷的準(zhǔn)確率可以從純?nèi)斯さ?96%提升到 99.5%。谷歌公司更將人工智能應(yīng)用在中后期乳腺癌轉(zhuǎn)移的診斷上，通過對轉(zhuǎn)移部位的精準(zhǔn)定位及大小的精準(zhǔn)判斷為進(jìn)一步的治療提供有力的依據(jù)，其算法對中后期乳腺癌淋巴轉(zhuǎn)移區(qū)域的精準(zhǔn)定位及大小判斷的準(zhǔn)確率可以達(dá)到 89%，大于病理科醫(yī)生平均 73% 的準(zhǔn)確率。值得一提的是美國 QView Medical公司，該公司用于檢測女性乳腺癌的產(chǎn)品——QVCAD系統(tǒng)于 2017 年 12 月獲得 FDA 批準(zhǔn)，用于 GE 公司的Invenia ABUS 2.0 乳腺超聲掃描系統(tǒng)，成為乳腺癌診斷領(lǐng)域第一個(gè)獲得官方批準(zhǔn)的人工智能系統(tǒng)。
在皮膚癌領(lǐng)域，早在 2017 年初，美國斯坦福大學(xué)的研究人員就在《自然》（ Nature ）雜志上發(fā)表了一篇論文，文中提到，人工智能通過對 129450 張臨床皮膚病變圖片的學(xué)習(xí)，在角化細(xì)胞癌、惡性黑色素瘤的疾病診斷上已與 21 名認(rèn)證皮膚病科學(xué)家不相伯仲。在宮頸癌篩查領(lǐng)域，武漢蘭丁公司用于宮頸癌等診斷的全自動數(shù)字（遠(yuǎn)程）病例分析儀也在2016 年拿到了原食品藥品監(jiān)督管理總局（CFDA）的二類醫(yī)療器械證批文。
此外，人工智能在食管癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌、卵巢癌、甲狀腺癌等腫瘤的診斷上也有不少建樹，各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都涌現(xiàn)出了自己的代表性公司。而今，GE 醫(yī)療、飛利浦醫(yī)療、西門子醫(yī)療還有國內(nèi)的聯(lián)影等醫(yī)療器械巨頭都已經(jīng)在布局人工智能醫(yī)療，將人工智能診斷等技術(shù)納入醫(yī)療器械標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)中，提升醫(yī)療器械的差異化競爭價(jià)值。
人工智能與癌癥治療
癌癥的治療方案往往較為復(fù)雜，根據(jù)患者所患癌癥的種類、分期以及個(gè)體化差異往往需要給予不同的治療方案。這些復(fù)雜的信息量交雜在一起，一般的腫瘤科醫(yī)生要給出適合患者的個(gè)體化治療方案頗具挑戰(zhàn)。此外，對于一些罕見亞型腫瘤疾病的患者來說，即便是資深的腫瘤科醫(yī)生也未必能給出合適的治療方案。人工智能的發(fā)展為這些難題提供了一種可行的解決方案。IBM 沃森系統(tǒng)的一大核心功能正是基于患者的臨床數(shù)據(jù)等來為患者提供不同的治療方案選擇，還會為每種方案標(biāo)注可信程度，幫助醫(yī)生找到最合適的治療方案。
另外一種更具有普遍性的應(yīng)用場景是臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）。CDSS 其實(shí)是一種早期的人工智能系統(tǒng)，通過將腫瘤臨床指南中診療路徑規(guī)則固化到系統(tǒng)里來為醫(yī)生提供診斷與治療決策支持。不過，新一代的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能讓 CDSS 變得更加智能，通過對腫瘤患者臨床大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠?yàn)獒t(yī)生提供更為準(zhǔn)確的治療方案。知名腫瘤大數(shù)據(jù)公司零氪在烏鎮(zhèn)舉行的第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上展出的 Hubble 人工智能輔助決策系統(tǒng)正是基于這樣的邏輯而設(shè)計(jì)。
人工智能在癌癥的放射治療上也在發(fā)揮作用。通常的放射治療流程首先需要醫(yī)生在 X 射線 /CT 機(jī)的輔助下對需要照射的部位進(jìn)行定位，接著在 CT 機(jī)的幫助下勾畫靶區(qū)和危及器官，再在 CT 機(jī)上逐層勾畫患者輪廓、治療靶區(qū)和正常組織，而后給出腫瘤各靶區(qū)處方劑量、正常組織劑量限制等，最后由物理師計(jì)算出每個(gè)視野的最佳射束強(qiáng)度分布，使得實(shí)際在體內(nèi)形成的劑量分布與醫(yī)生的處方劑量接近。在這個(gè)過程中，靶區(qū)的精準(zhǔn)勾畫以及劑量的精準(zhǔn)計(jì)算是影響患者治療質(zhì)量的重要因素。好的放療方案不僅能提升患者的療效和生存時(shí)間，減少患者的放療不良反應(yīng)，還能直接降低患者后續(xù)的各項(xiàng)費(fèi)用。我國放射治療需要的放療醫(yī)師和物理師處于嚴(yán)重短缺狀態(tài)，其中短缺最嚴(yán)重的放療醫(yī)師培養(yǎng)周期平均超過 10 年，這導(dǎo)致了我國放療手術(shù)開展受限，許多患者無法得到及時(shí)有效的治療。而借助人工智能算法輔助，醫(yī)師可以更為快捷地勾畫出靶區(qū)、規(guī)劃放射療法和手術(shù)方案，評估模擬放射治療或者手術(shù)方案的治療效果，給治療作參考。
提到人工智能與腫瘤診斷就不得不提手術(shù)機(jī)器人，此類人工智能技術(shù)在臨床治療上的應(yīng)用越來越廣泛，典型的案例就是達(dá) ? 芬奇手術(shù)機(jī)器人。這款產(chǎn)自美國的產(chǎn)品由外科醫(yī)生控制臺、床旁機(jī)械臂系統(tǒng)、成像系統(tǒng)三個(gè)部分組成。通過計(jì)算機(jī)輔助控制，達(dá) ? 芬奇手術(shù)機(jī)器人能夠幫助微創(chuàng)外科醫(yī)生以更高的精度和更小的誤差來進(jìn)行手術(shù)，觸及醫(yī)生無法觸及的地方，且達(dá) ? 芬奇手術(shù)機(jī)器人器械精細(xì)，尺寸以厘米計(jì)算，手術(shù)非常精準(zhǔn)，創(chuàng)口孝出血少、患者恢復(fù)的時(shí)間也大大縮短。達(dá) ? 芬奇手術(shù)機(jī)器人目前在甲狀腺、婦科腫瘤等牽涉到敏感神經(jīng)或者隱藏很深需要高精度手術(shù)操作的病種上有著廣泛的應(yīng)用。此外，手術(shù)定位導(dǎo)航機(jī)器人、穿刺機(jī)器人、電磁導(dǎo)航支氣管鏡機(jī)器人、腫瘤定向消融放療機(jī)器人等各類用于手術(shù)治療或輔助治療的機(jī)器人，也在腫瘤治療領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。
人工智能技術(shù)不僅在抗腫瘤藥物研發(fā)、腫瘤診斷以及腫瘤治療領(lǐng)域能發(fā)揮作用，也在腫瘤患者電子病歷輸入、腫瘤知識圖譜構(gòu)建、腫瘤患者管理等領(lǐng)域嶄露頭角，相信假以時(shí)日必將有成熟的應(yīng)用進(jìn)入市常技術(shù)發(fā)展不斷地驅(qū)動產(chǎn)業(yè)的前進(jìn)與患者福祉的提升，人工智能是最具產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景的信息技術(shù)之一，腫瘤診斷與治療也是最具產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景的生物技術(shù)之一，當(dāng)兩種技術(shù)相遇、互相疊加、互為共鳴，必將讓人類在戰(zhàn)勝癌癥之路上走得更快、更遠(yuǎn)。
文章來源：iNature以及醫(yī)世象內(nèi)容合作伙伴：張江科技評論
（醫(yī)世象，微信ID：medhealife）。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
