治療癌癥一直是個沉重話題。治療困難和費用昂貴，使人們總是談癌色變，但由于環(huán)境污染、食品安全、抽煙喝酒、職業(yè)壓力、活動缺乏、超重肥胖等因素，癌癥患者在人們日常生活中已經(jīng)越來越常見。已知的癌癥類型有100多種，每一種類型和每位患者治療方法和反應都有著巨大的不同，這給腫瘤專家們準確地診斷癌癥類型帶來了困難和挑戰(zhàn)。不過現(xiàn)在，AI應用于醫(yī)學領域后將讓腫瘤專家們工作變得簡單一些，同時給癌癥患者們治療帶來一些福音。
日本國立癌癥研究中心宣布，該中心將與產業(yè)技術綜合研究所等共同開發(fā)運用AI系統(tǒng)，為了向每一位癌癥患者提供最合適的治療。具體做法是，以癌癥中心積累的患者基因組（所有遺傳信息）以及血液檢查、圖像診斷等龐大信息為基礎建立數(shù)據(jù)庫，并與醫(yī)學論文等的研究成果相對照，將AI運用在診斷以及治療中。該研究中心將利用AI迅速正確地診斷癌癥，并給患者提供合適治療方案的機制，力爭5年后實際運用。
谷歌DeepMind團隊在研究如何利用AI更好地將放射療法應用到癌癥治療中。現(xiàn)在的醫(yī)生只能通過自身經(jīng)驗以及現(xiàn)有的研究設定該治療法的輻射量。DeepMind正在跟倫敦大學學院醫(yī)院合力開發(fā)一套能夠將這一過程自動化的人工智能系統(tǒng)。未來，新系統(tǒng)能幫助醫(yī)生縮短切割時間。
IBM的Watson利用大數(shù)據(jù)學習，人工智能在癌癥診療方面取得了令人矚目的進展和成就，很多癌癥患者已經(jīng)從中受益。醫(yī)生在Watson腫瘤系統(tǒng)中輸入患者的個人信息和癌癥分期、病理分期、轉移病灶、體力評分、各種檢查數(shù)據(jù)等多項具體結果，僅十幾秒后Watson就給出了治療方案，包括總體治療時間規(guī)劃、推薦方案、備選方案和不推薦方案等，涉及目前最前沿的國際診療方案及實驗入組情況。Watson自2011年起接受全球頂級癌癥治療中心紀念斯隆凱特琳腫瘤中心（MSKCC）訓練，目前已學習超過300種醫(yī)學專業(yè)期刊、250種以上的醫(yī)學書籍、1500萬頁論文研究數(shù)據(jù)，以及大量臨床案例。Watson提供的方案與世界頂級腫瘤專家給出的方案有高達90％以上的契合度。
來自英國劍橋大學的神經(jīng)腫瘤學家Raj Jena在過去的六個月中，使用名為InnerEye的AI系統(tǒng)標記前列腺癌患者的掃描結果。掃描完成后，圖像被匿名化并加密發(fā)送到InnerEye程序，即可描述相關結果情況，并創(chuàng)建3D模型。該軟件通過大量的機器學習，目前已經(jīng)學會了如何標記器官和腫瘤，大大為前列腺癌治療節(jié)省了時間（男人的福音?。?/p>
在醫(yī)學雜志發(fā)表的一項研究中，Insilico Medicine生物技術研究公司希望通過在AI幫助下大幅削減癌癥藥物研究所需的時間，從而徹底改善藥物研發(fā)現(xiàn)狀。其研究人員建立了兩個計算機網(wǎng)絡，即生成式對抗網(wǎng)絡GANs。其中一項研究提出了可能具有抗癌特性的新分子；另一種則是否定哪些藥物抗癌無效。第一個網(wǎng)絡一直試圖“欺騙”后者，讓后者接受新的分子作為合法藥物，這兩種方法都能更好地了解癌癥治療應該是什么樣子。一旦它們通過相互測試，這些網(wǎng)絡就可以用來檢測化合物，以檢測它們的抗癌潛力。這種方法不僅可以更快的促進藥物開發(fā)，而且還能給研究帶來更多的經(jīng)濟效益。
總之，AI人工智能輔助診斷系統(tǒng)可以通過學習（醫(yī)學課程）、分析（海量病例）和判斷，能很快提前發(fā)現(xiàn)，并早期篩選癌癥，并通過在AI幫助下大幅削減癌癥藥物研究所需的時間，從而徹底改善藥物研發(fā)現(xiàn)狀。AI給醫(yī)生插上智能的翅膀，是醫(yī)生的得力助手。AI人工智能在診斷、治療和藥物研發(fā)中展現(xiàn)出其真正價值。無疑，AI進軍醫(yī)學界，將創(chuàng)造一場革命。這將給每一個癌癥患者或潛在患者帶來極大的福音。
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