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一个院长的亲身体会:人工智能推进肿瘤防治健康前行
2019-01-07 11:50:49 来源: 作者: 【 】 浏览:34次 评论:0
简述:自从计算机能够在1千万张图片里自己琢磨出来“什么是猫”以后,人工智能就开始不停琢磨“什么是医学”。这么些年琢磨出来的成果在肿瘤防治上得到了充分的利用和体现。困难重重,如何谋求出路?日前,辽宁省肿瘤医院副院长刘宏旭介绍了人工智能在肺癌早诊早治方面的具..
责任编辑:ganying


自从计算机能够在1千万张图片里自己琢磨出来“什么是猫”以后,人工智能就开始不停琢磨“什么是医学”。

这么些年琢磨出来的成果在肿瘤防治上得到了充分的利用和体现。

困难重重如何谋求出路

日前,辽宁省肿瘤医院副院长刘宏旭介绍了人工智能在肺癌早诊早治方面的具体应用,为肿瘤的防治提供了新思路。

2017年世界癌症新发病历为1409万,其中中国比例高达26.1%,远高于世界平均水平,主要原因在于我国癌症患者普遍就诊晚。通常患者就诊时,疾病已经为晚期,错过了最佳治疗时机。

而防治的难点,远不仅于此。

首先是肿瘤监测系统还不够完善。2006年起,我国开始设立肿瘤登记年报制度,截止至现在,国家肿瘤防控及网络也才初步建成,尚不能惠及所有人群。全国各地的监测管理制度也不一致,建立统一、完善的监测系统并非一朝一夕之事。

其次是有效筛查技术少。目前的技术水平,只能对乳腺癌、肺癌等少部分癌症进行针对性强的筛查,而淋巴瘤、胰腺癌等大部分癌种,就只能“望洋兴叹”了。

最后是医院诊疗水平参差不齐。尽管我国部分城市经济发展水平已经接近中等发达国家水平,但大部分地区的经济仍然较为落后,一些对人为因素要求较高的筛查,如乳腺X线检查、宫颈细胞学检查,在欠发达地区仍然难以实现。

人工智能为肿瘤防治提供新思路

与其“亡羊补牢”,不如“未雨绸缪”。

2016年,谷歌公司的AlphaGo与世界围棋顶级棋手李世石激战5场,最终以4:1的绝对优势取胜,引起了世界范围内的轰动效应。人工智能在医学领域也有所涉及,我们不禁设想,这场对决如果发生在医学领域呢?

这个设想很快得以实现。

2017年3月,在零氪科技联合阿里云和因特尔发起的“天池医疗AI大赛”上,由人工智能挑战早期肺癌结节的影像学诊断,并大获成功。同年6月,人工智能辅助肺小结节诊断体验专场上,由人工智能参与的肺结节诊断准确率比单纯人工高出15.75%,时间缩短了25.01%。

这个结果并未出人意料。

人工智能的学习能力远高于人类,能够对海量的数据进行总结并深度学习,这一点在图片识别技术上已经得到了很好的体现,不仅是在肺小结节的诊断方面,国际顶级期刊《Nature》就曾报道过,人工智能诊断皮肤癌的准确率和灵敏度均达到甚至超过专业医师。不仅如此,人工智能在肿瘤防治方面也给我们带来了超乎预期的发展。

人工智能在肿瘤防治中的应用场景

近年来,人工智能在医疗领域的应用场景广泛,包括新药研究、辅助诊疗、健康管理、康复医疗、互联网+医疗、精准医疗、便携设备、医院管理、生物医学研究等。

作为肺癌的临床专家,刘宏旭对人工智能在肺癌防治中的应用进行了详细介绍,以早筛早诊系统为例,肿瘤患者的筛查通常靠登记制度,这个工程量巨大,还存在遗漏和错误登记的问题。如果能够利用肺癌患者数据库信息,智能的对患者进行筛查,将极大提高肺癌患者的被检出率,降低医务工作者的劳动量。

当前,人工智能可利用肺癌筛查平台,发现高危人群,利用智能化肺部结节诊断系统和基于基因组学的分子标志物诊断系统,分析患者数据,并提出一体化早筛解决方案,排除疑似患者,最终确诊肺癌患者。

比起早诊,更重要的是早治。

现下临床治疗,多取决于医生的临床经验,级别越高的医院,医生诊疗水平越高,已经成为国人的共识,这也造成了患者“扎堆”三甲医院的奇特现象。

人工智能在解决这个问题上的作用不容小觑,对已经确诊的患者,人工智能将从全世界的指南中输出最符合患者治疗的推荐策略,指导医生的治疗方向,让患者在社区医院也能接受到同等于三甲医院的治疗。若患者的病情较为罕见,人工智能还可以从海量的学术论文中,找出有研究证据支持的治疗方案,供医生参考,同时推荐与该患者相似的病历与以往经典治疗方法,不再让看不到好医生成为患者的就诊难题。

一套完整的治疗流程,离不开随访。有效的随访能使患者再住院率下降30%,其重要性不言而喻。但目前临床随访多采用简单的电话、短信随访,患者和医生的参与度不高,随访工作仅停留于表面。

而人工智能会提出符合患者的个性化随访方案,向医生智能推送随访任务,让患者在最佳、最合理的窗口期接受专业团队的随访,并通过APP互动,增加与患者的联系,让医生充分了解离院患者的疾病进展情况,提高临床随访率和随访效果。

刘宏旭对未来人工智能的应用信心十足,无论是在早期筛查、临床诊断、或是出院随访上都发挥着举足轻重的作用,在肺结节智能诊断、肿瘤标志物鉴别等方面已表现出明显的优势,未来基层医疗将是本轮人工智能浪潮的最大受益者和主战场,成为生命科学数据积累的基础,并逐步覆盖健康领域的各个层面。


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