在过去十年中,很少有什么想法能像人工智能(AI)在肿瘤诊疗领域的应用那样引起如此多的兴奋和困惑。
从我们最初宣布计划应用Watson技术帮助肿瘤医生的那一刻起,我们就面临着两极分化的舆论热潮。从天花乱坠的宣传,比如:“你的下一个医生可能是机器人!”到冷嘲热讽:“AI在医疗领域注定失败的5个原因”,各种报道五花八门。
如今,通过数据、分析和人工智能来帮助改善癌症诊疗的历程已经走过了5个年头。尽管我们仍处于早期的初级阶段,但让我感到高兴的是,实际的进展远比上面提到的那些新闻报道所讲述的故事更令人鼓舞。
事实上,人工智能不仅可用于在目前支持医生为患者实施癌症诊疗,还可产生可量化的结果,帮助设定未来的发展方向。
美国临床肿瘤医师协会(ASCO)年会是世界领先的肿瘤医生和癌症研究人员的年度盛会,在 2019 年的年会上,展示了几十个此类进展的例子。
基于我们对这些摘要的研究,以及我们参与ASCO上提到的多项研究的经验,我们正在不断深入了解如何最有效地应用这项技术。启示是:机器人肿瘤专家并非等于答案。
事实证明,人工智能能够帮助医生有效管理人类大脑无法应对的海量数据。人工智能在放射、病理、皮肤病等领域的图像识别应用已广为人知。医生可能不记得与特定临床情况相关的最新文献,而这项技术可以伸出援手,提供可选的治疗方案以及经过整理的医学文献。
人工智能还可用于分析、利用数以千计临床试验的资格标准,并将患者与相应的试验匹配起来。该技术还可用于快速对肿瘤基因组测序的结果提供注解,确定针对患者的潜在可选的个性化治疗方案。
ASCO的数据表明,该技术有可能用于促进医生和患者之间的共享式治疗决策,丰富肿瘤多学科会诊的讨论,对医生进行培训,还可用于远程咨询。
这是巨大的进步。最初,将人工智能引入癌症治疗领域被称为具有里程碑意义的“登月计划”,而现在,以前未知的目标实现之路已经有了明确的前进方向。
在ASCO年会上发表的一份研究报告展示了一个取得切实进展的例子:分析了印度的1000名乳腺癌、肺癌和结直肠癌患者的治疗经历。研究报告表明,一个肿瘤多学科会诊小组(一组来自不同专业的医生,他们负责审查和讨论患者的治疗方案)根据由Watson for _disibledevent="color: rgb(51, 51, 51); font-family: sans-serif, Arial, Verdana, "Trebuchet MS"; font-size: 13px;"> Nathan Levitan(医学博士)是 IBM Watson Health Oncology and Genomics首席医疗官。