說到人工智能（AI），相信大家一定很熟悉吧。
隨著科技的發(fā)展，人工智能已經運用到了我們生活的方方面面。
作為一種新興的顛覆性技術，AI在手機、人臉識別、圍棋等領域都有造詣。
但是，大家知道AI在醫(yī)療領域也有涉獵嗎？
一直以來，“AI+醫(yī)療”都是科學家們研究的重點。
它不僅可以減輕醫(yī)療的負擔，同時也可以減少誤診漏診的發(fā)生。
那么接下來讓我們去看看，AI在醫(yī)療領域的運用如何。
人工智能和癌癥
1、原發(fā)不明癌癥：找不到原發(fā)點的癌癥
原發(fā)不明癌癥（CUP，Cancer of unknown primary）即腫瘤起源的原發(fā)性位點并不能確定。
在現代精準醫(yī)療診療體系中，有一類患者在就醫(yī)時其腫瘤組織已經發(fā)生轉移，且通過現有的檢測方法無法找到其腫瘤組織的原發(fā)灶，從而無法對其進行標準化治療，這部分患者生存期短，生存率低，我們稱其為“原發(fā)不明癌癥”患者。
2、用人工智能尋找腫瘤起源
2021年5月5日，哈佛醫(yī)學院Faisal Mahmood團隊在《Nature》發(fā)表的研究報告中顯示，科學家們開發(fā)出了一種人工智能（AI）系統(tǒng)，能利用常規(guī)獲得的組織學切片來準確尋找轉移性腫瘤的起源，同時還能產生一種“鑒別診斷”策略，用于對原發(fā)性不明癌癥患者進行診斷。[1]
用TOAD算法
尋找癌癥
人工智能（AI）尤其是深度學習（DL）能夠大批量地處理高維數據，在哈佛醫(yī)學院的研究中，AI就能夠利用患者組織學切片來尋找轉移性腫瘤的起源，同時還能針對原發(fā)不明原因的癌癥患者產生一種鑒別診斷策略。
這種基于深度學習的算法被稱之為TOAD算法，能同時識別腫瘤到底是原發(fā)性的還是轉移性的，還能預測其起源的位點。
研究人員利用約2.2萬個腫瘤病理學切片來訓練該模型，隨后在6500個已知的原發(fā)病例中檢測TOAD算法，并分析越來越復雜的轉移性癌癥病例，以此來建立針對原發(fā)不明癌癥的AI模型。
對于已知原發(fā)性起源的腫瘤而言，該模型能準確地在83%的時間里正確識別癌癥，并在96%的時間里將診斷列入前三名的預測結果中。
然后，研究團隊在317個原發(fā)灶不明癌癥中測試了該AI模型，結果發(fā)現該AI模型的診斷與病理學家的一致率為63%，前三名診斷一致率為82％。
AI+醫(yī)療
未來的路還很長
AI醫(yī)療在未來的
3大發(fā)展優(yōu)勢
癌癥診斷：
減少診斷“假陽性”
在診斷方面，傳統(tǒng)方式是通過計算機輔助檢測系統(tǒng)（CAD）進行診斷，這需要專家對數據進行預處理和篩選，以及手工定義診斷規(guī)則和相關圖像特征，由于過分依賴專家預先設定的標準參數進行診斷，所以容易出現假陽性的情況。
而AI深度學習算法則可以依靠海量數據自主學習專家的診斷方法，獨立自主地處理圖像并對疾病進行診斷。
自動提取圖像特征：
發(fā)現肉眼難以觀察到的改變
因為專家在常規(guī)閱片時，難以識別如此之多的定量資料，而AI能夠同時處理大規(guī)模定量資料并建立相關性，并且每一次分析具有可重復性。
例如，肺部的良、惡性結節(jié)相似度高，難以肉眼準確區(qū)分。
AI能夠自動提取影像學生物標志物特征，檢測出人眼難以發(fā)現的微小結節(jié)，同時降低假陽性，進而對肺部結節(jié)進行鑒別，并將腫瘤風險評估、鑒別診斷、預后預測及治療療效相聯(lián)系。
腫瘤監(jiān)測及治療療效預測：
輔助專家實時監(jiān)測腫瘤
在腫瘤治療療效的監(jiān)測中，腫瘤體積的變化是重要的評價指標。當腫瘤體積明顯縮小時，肉眼可以識別，但如果只是腫瘤質地改變、瘤內異質性改變時，肉眼難以識別。
AI則可以通過處理治療不同時間節(jié)點的MRI/CT圖像，學習并提取相應腫瘤質地及異質性改變特征，準確識別腫瘤改變的區(qū)域，并給出腫瘤內部變化的熱點圖，進而輔助臨床專家對治療療效進行判定。[2]
AI醫(yī)療未來3大難點
數據可及性：
缺少數據支撐
可靠的AI模型需大量高質量訓練數據支撐，但很多醫(yī)院或研究機構出于研究保密或患者隱私保護，很難實現數據共享，數據的“孤島現象”是困擾AI臨床應用的關鍵問題。
模型泛化性：
數據無法通用
泛化性指模型對未訓練數據的預測能力，即A醫(yī)院數據獲得的模型在B醫(yī)院預測的準確性。
模型的泛化性主要受限于數據本身的一致性和數據標簽注釋的主觀性。
不同的拍照設備、光照條件和個體間差異將影響圖像數據的一致性，不同的檢驗儀器、檢驗試劑也對臨床數據影響較大。
結果可解釋性：
無法顯示參數運算過程
AI尤其是DL因為其內部決策過程被成千上萬的訓練參數所掩蓋，所以實踐中AI算法的權重和特征通常是不可解釋的，因此，臨床醫(yī)師很難充分把握模型的工作過程和具體影響因素。[3]
當然，以上研究結果只是使用全切片圖像來進行人工智能輔助的癌癥起源預測的第一步，目前AI在腫瘤領域的應用尚處于初步探索階段。
相信將來會有越來越多的AI醫(yī)療數據來建立算法，同時隨著AI在不同疾病上的應用經驗積累，我們期待AI在診斷水平上會有更大的提升，未來或有望讓診斷過程標準化并改善當前的癌癥診斷策略。
