AI如何助力重塑腫瘤診療模式

。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，阿里巴巴“醫(yī)療AI多癌早篩公益項目”在浙江麗水市中心醫(yī)院等機構部署，將達摩院醫(yī)療AI技術創(chuàng)新應用于衛(wèi)生健康領域。“項目在4個月內(nèi)篩查超5萬人次，篩查病種包括胰腺癌、食管癌、胃癌、結直腸癌，其中發(fā)現(xiàn)的145例癌癥病變已被臨床證實。”達摩院醫(yī)療AI團隊負責人呂樂解釋，通過結合大量歷史數(shù)據(jù)和復雜算法，AI能從影像中提取肉眼難以察覺的微小病灶信息。在繁瑣的影像分析任務中，AI還能快速處理大量數(shù)據(jù)，減輕醫(yī)生壓力。

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，尋找圖像特征與臨床結果之間的相關性。雖然這種方法在準確率上取得了顯著成效，但這種“黑箱式”操作缺乏解釋性依據(jù)，導致醫(yī)生難以完全信賴AI的診斷結果，因此回歸醫(yī)學源頭的認知格外重要。

這方面，AI可以發(fā)揮的空間很大

。“AI能整合影像、病理、基因等多模態(tài)數(shù)據(jù)，提供多尺度綜合分析，幫助我們構建更完整的腫瘤‘畫像’。腫瘤是一個由復雜癌細胞組成的生態(tài)系統(tǒng)，對其畫像勾勒得越準確，就越能發(fā)現(xiàn)以往忽視的腫瘤行為和潛在治療靶點，為前端治療提供新思路。”李志成說