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    AI如何助力重塑腫瘤診療模式

    時間:2024-10-28 17:55:18|來源:大河網(wǎng)|點擊量:88

    實習記者荊曉青

    一次CT平掃即可助力醫(yī)生識別多種癌癥,在線平臺幾秒完成個性化醫(yī)療資源對接……近年來,人工智能(AI)技術(shù)正全面變革腫瘤診療方方面面。

    “AI可貫穿腫瘤診療全流程。”中國科學院深圳先進技術(shù)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,“從影像初診、病灶識別、病人入院,到病理診斷、手術(shù)方案可視化等,甚至出院恢復跟蹤,AI的介入是醫(yī)生和患者看得見、摸得著的。”

    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(lǐng)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(shù)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(guān)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(guān)鍵作用。

    相關(guān)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(gòu)部署,將達摩院醫(yī)療AI技術(shù)創(chuàng)新應用于衛(wèi)生健康領(lǐng)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(jié)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(jié)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(wù)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(chǔ)上,模型能提取關(guān)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(lǐng)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(jié)果之間的相關(guān)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(jié)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(gòu)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,隨著基因組、蛋白質(zhì)組等分子層面數(shù)據(jù)不斷豐富,AI有望突破現(xiàn)有認知瓶頸,助力提升對復雜癌癥的科學認知。

    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(guān)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,并在增強CT上準確勾勒出來。接著,工程師通過三維圖像配準技術(shù),將病灶的三維勾畫映射到平掃CT上,最終讓AI學會識別早期胰腺腫瘤在平掃CT影像中的表現(xiàn)。”

    這個過程中,只有醫(yī)生和AI團隊密切合作,才能為模型提供高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。呂樂進一步解釋,前沿的醫(yī)療AI算法團隊往往依賴廣泛的合作醫(yī)院提供多樣性數(shù)據(jù),這對于提高模型的泛化能力至關(guān)重要。不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)為AI模型提供了豐富的病理背景,幫助其更準確地應對各種臨床情境。

    然而,由于需要數(shù)據(jù)量大、涉及部門多、數(shù)據(jù)分散等問題,數(shù)據(jù)獲取成為目前腫瘤AI研究的主要瓶頸。“獲取單一的影像或病理數(shù)據(jù)并不難,但同時獲取同一病人的影像、病理、基因等全模態(tài)數(shù)據(jù)非常難。”李志成說,這不僅需要多個科室密切配合,還需要耗費大量時間。當前腫瘤研究往往分散在不同學科,影像分析由影像科和工程技術(shù)人員負責,而基因數(shù)據(jù)則由分子病理學科或生物信息學人員處理。打破學科間壁壘、整合數(shù)據(jù),仍是一個巨大挑戰(zhàn)。

    “數(shù)據(jù)是AI能否在醫(yī)療中充分發(fā)揮作用的基礎(chǔ)‘養(yǎng)料’。”在徐仲煌看來,數(shù)據(jù)的擴展性、標準化和安全性是醫(yī)院在布局醫(yī)療AI時的關(guān)鍵考量因素。醫(yī)院在規(guī)劃AI布局時必須從當下著手,確保數(shù)據(jù)錄入、存檔和管理的標準化,提前設(shè)計合理的數(shù)據(jù)管理框架,同時為未來的數(shù)據(jù)處理預留接口。AI的優(yōu)勢在于其能不斷吸收新數(shù)據(jù),進行自我優(yōu)化。這要求醫(yī)院的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)具備擴展性,以應對日益增長的多模態(tài)數(shù)據(jù)需求。

    在數(shù)據(jù)安全方面,徐仲煌認為,醫(yī)院需建立嚴格的數(shù)據(jù)加密和隱私保護機制,確保技術(shù)應用在符合法律法規(guī)、社會倫理的前提下,為臨床診療工作提供可靠支持。

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