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AI如何助力重塑腫瘤診療模式

2024年10月28日09:12 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)

  一次CT平掃即可助力醫(yī)生識(shí)別多種癌癥,在線平臺(tái)幾秒完成個(gè)性化醫(yī)療資源對(duì)接……近年來(lái),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(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)與健康工程研究所醫(yī)學(xué)人工智能研究中心執(zhí)行主任李志成向科技日?qǐng)?bào)記者介紹,“從影像初診、病灶識(shí)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(fù)跟蹤,AI的介入是醫(yī)生和患者看得見(jiàn)、摸得著的。”

  幫助腫瘤早期篩查

  北京美中愛(ài)瑞腫瘤醫(yī)院院長(zhǎng)徐仲煌介紹,很多腫瘤患者確診時(shí)已是中晚期,錯(cuò)過(guò)了最佳治療時(shí)機(jī)。早期篩查能幫助醫(yī)生在無(wú)癥狀或癌前病變階段發(fā)現(xiàn)病情,并通過(guò)早期干預(yù)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(lài)一系列非侵入性或微創(chuàng)檢查手段,包括影像學(xué)檢查、血液標(biāo)志物檢測(cè)及分子診斷等。這方面,AI介入已取得突破性進(jìn)展。李志成認(rèn)為,在基于影像的深度學(xué)習(xí)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(lèi)專(zhuān)家。

  近兩年,《自然》雜志等國(guó)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(xué)醫(yī)學(xué)院團(tuán)隊(duì)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(dǎo)治療策略及預(yù)測(cè)生存率。阿里巴巴達(dá)摩院研發(fā)的胰腺癌早期檢測(cè)模型PANDA,判斷存在病變的準(zhǔn)確率高達(dá)92.9%。這些成果表明,AI不僅能輔助診斷,還能在精準(zhǔn)治療中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

  相關(guān)實(shí)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(xiàng)目”在浙江麗水市中心醫(yī)院等機(jī)構(gòu)部署,將達(dá)摩院醫(yī)療AI技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用于衛(wèi)生健康領(lǐng)域。“項(xiàng)目在4個(gè)月內(nèi)篩查超5萬(wàn)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(shí)。”達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人呂樂(lè)解釋?zhuān)ㄟ^(guò)結(jié)合大量歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法,AI能從影像中提取肉眼難以察覺(jué)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(shuō),癌癥必須依靠多學(xué)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(guò)程中專(zhuān)業(yè)人員短缺、經(jīng)濟(jì)成本高等問(wèn)題。

  呂樂(lè)以PANDA為例說(shuō),模型相當(dāng)于匯集了數(shù)十位不同專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的知識(shí)庫(kù),通過(guò)整合影像學(xué)資料、基因組學(xué)信息、病理學(xué)數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù),實(shí)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(jìn)而開(kāi)展跨科室的全方位分析。

  提高癌癥認(rèn)知水平

  推動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)認(rèn)知,是AI助力腫瘤診療的更高維度。

  李志成團(tuán)隊(duì)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(shuō):“我們對(duì)這種疾病的科學(xué)認(rèn)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(fù)發(fā)機(jī)制,也還沒(méi)有找到切實(shí)有效的精準(zhǔn)治療途徑。”

  對(duì)此,徐仲煌深有同感。“對(duì)癌癥認(rèn)知的不足限制了診療手段。面對(duì)疑難雜癥,臨床上很多時(shí)候只能摸著石頭過(guò)河。”

  現(xiàn)有AI診療模型也有局限性。李志成說(shuō),許多模型通過(guò)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集訓(xùn)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(zhǔn)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(dǎo)致醫(yī)生難以完全信賴(lài)AI的診斷結(jié)果,因此回歸醫(yī)學(xué)源頭的認(rèn)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(huà)像’。腫瘤是一個(gè)由復(fù)雜癌細(xì)胞組成的生態(tài)系統(tǒng),對(duì)其畫(huà)像勾勒得越準(zhǔn)確,就越能發(fā)現(xiàn)以往忽視的腫瘤行為和潛在治療靶點(diǎn),為前端治療提供新思路。”李志成說(shuō),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(rèn)知瓶頸,助力提升對(duì)復(fù)雜癌癥的科學(xué)認(rèn)知。

  徐仲煌補(bǔ)充說(shuō):“面對(duì)陌生腫瘤,如果AI能推動(dòng)人類(lèi)對(duì)其認(rèn)知前進(jìn),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(dǎo),真正改變我們應(yīng)對(duì)癌癥的方式。”

  發(fā)揮數(shù)據(jù)“養(yǎng)料”作用

  要想使AI進(jìn)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(xùn)練不僅依賴(lài)醫(yī)生標(biāo)注,還需要完整的臨床周期數(shù)據(jù)。呂樂(lè)舉例說(shuō):“PANDA模型訓(xùn)練過(guò)程中,醫(yī)生不僅要提供病理圖片、病理報(bào)告、CT影像等多模態(tài)數(shù)據(jù),還需要手動(dòng)確認(rèn)病灶位置,并在增強(qiáng)CT上準(zhǔn)確勾勒出來(lái)。接著,工程師通過(guò)三維圖像配準(zhǔn)技術(shù),將病灶的三維勾畫(huà)映射到平掃CT上,最終讓AI學(xué)會(huì)識(shí)別早期胰腺腫瘤在平掃CT影像中的表現(xiàn)。”

  這個(gè)過(guò)程中,只有醫(yī)生和AI團(tuán)隊(duì)密切合作,才能為模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。呂樂(lè)進(jìn)一步解釋?zhuān)把氐尼t(yī)療AI算法團(tuán)隊(duì)往往依賴(lài)廣泛的合作醫(yī)院提供多樣性數(shù)據(jù),這對(duì)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(zhǔn)確地應(yīng)對(duì)各種臨床情境。

  然而,由于需要數(shù)據(jù)量大、涉及部門(mén)多、數(shù)據(jù)分散等問(wèn)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(shí)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(shuō),這不僅需要多個(gè)科室密切配合,還需要耗費(fèi)大量時(shí)間。當(dāng)前腫瘤研究往往分散在不同學(xué)科,影像分析由影像科和工程技術(shù)人員負(fù)責(zé),而基因數(shù)據(jù)則由分子病理學(xué)科或生物信息學(xué)人員處理。打破學(xué)科間壁壘、整合數(shù)據(jù),仍是一個(gè)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(lái),數(shù)據(jù)的擴(kuò)展性、標(biāo)準(zhǔn)化和安全性是醫(yī)院在布局醫(yī)療AI時(shí)的關(guān)鍵考量因素。醫(yī)院在規(guī)劃AI布局時(shí)必須從當(dāng)下著手,確保數(shù)據(jù)錄入、存檔和管理的標(biāo)準(zhǔn)化,提前設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)管理框架,同時(shí)為未來(lái)的數(shù)據(jù)處理預(yù)留接口。AI的優(yōu)勢(shì)在于其能不斷吸收新數(shù)據(jù),進(jìn)行自我優(yōu)化。這要求醫(yī)院的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)具備擴(kuò)展性,以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)需求。

  在數(shù)據(jù)安全方面,徐仲煌認(rèn)為,醫(yī)院需建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密和隱私保護(hù)機(jī)制,確保技術(shù)應(yīng)用在符合法律法規(guī)、社會(huì)倫理的前提下,為臨床診療工作提供可靠支持。(實(shí)習(xí)記者 荊曉青)

(責(zé)編:?jiǎn)虡I(yè)瓊、楊迪)




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