人工智能将攻克癌症！判断免疫治疗、识别小肿瘤、预测基因演化……

人工智能在医疗领域的价值越来越高，从发现新药物到诊断疾病，它被应用到医学影像、健康管理和医学研究等方方面面。

近日，多项研究显示，人工智能在癌症的预测、识别、治疗等方面均有突破性进展。或许在不远的未来，AI将成为癌症患者真正的福音。

AI判断癌症患者能否从免疫治疗获益

免疫治疗在癌症统治的世界里不断攻城略地。癌症患者看到了生的希望，但遗憾的是患者很难知道自己究竟是不是免疫治疗泽被的那些人。

目前的临床统计显示，PD-1抑制剂只能在20%-50%的晚期实体瘤病人中发挥作用。受益的患者究竟是谁？目前找到这些患者的手段有限。

因此，找到一种可靠的生物标志来指导免疫治疗迫在眉睫！

近日，来自法国的Eric Deutsch博士团队借助人工智能之力，给我们带来了新的希望。他们用癌症患者的CT图像训练人工智能，得到一个可以通过患者的CT影像准确预测PD-1抑制剂治疗效果的人工智能平台。

这个人工智能平台可以区分患者对免疫治疗响应的程度，那些被认为有效的患者的中位生存期（24.3个月），比预测无效患者的中位生存期（11.5个月），提高了一倍以上（延长了1年多），效果相当明显！

这项研究训练算法在CT图像中建立放射学标记的流程示意图（图片来源：《The Lancet Oncology》）

患者经免疫治疗后的中位生存期

至此，我们可以说，这个利用人工智能得到的影像信号，能出色地预测免疫治疗的效果！

AI识别“被遗忘”的小肿瘤，准确率高达95%

近日，来自中佛罗里达大学（University of Central Florida）计算机视觉研究中心的研究人员们开发出了一个新的人工智能系统，以帮助检测肺癌患者的小肿瘤，而这些小肿瘤在使用传统检测方法时往往很难发现。

在这项研究中，研究人员使用了一种类似于面部识别算法的方法，使用大脑作为模型来创建一个AI系统，从而识别肺癌患者CT图像的小肿瘤。就像面部识别软件需要扫描成千上万张面部照片，来寻找特定的模式并与人脸进行匹配一样，研究人员也需要训练AI系统从无数的CT图像中识别那些不易被肉眼发现的小肿瘤。

研究结果显示，经过训练的AI系统在CT图像中发现小肿瘤的准确率约为95%，而人类放射科医生的准确率只有65%。AI系统取得的这一结果大大超出了人类医生的水平。

中佛罗里达大学的助理教授Ulas Bagci博士领导完成了这项研究（图片来源：University of Central Florida, Karen Norum）

人工智能用于预测癌症如何进化和传播

报道称，Revolver协助索托里瓦的团队揭秘癌症的关键演化步骤，该系统使用多名病人的数据创建一个基因“谱系图”，追踪癌症如何演化，并识别最常引发癌症的变异。

Revolver通过同时分析178名患者的数据来避免发生这种失误，这些数据涵盖768个肿瘤样本和四种类型的癌症——肠癌、肺癌、乳癌和肾癌。

测试结果显示，在试用Revolver分析95个结肠癌患者的基因时，它能识别出这三种关键的变异。Revolver还精准地识别出人们已知会推动肺癌、乳癌和肾癌演化的关键基因变异。

人工智能可以通过计算给出癌症治疗方案

据麻省理工学院报道，他们的研究人员正在使用最新的机器学习技术，通过减少有毒化疗和放射治疗胶质母细胞瘤(最具侵略性的脑癌)缓解患者在治疗中的痛苦。

在斯坦福大学举行的2018年机器学习医疗保健会议上发表的一篇论文中，麻省理工学院媒体实验室的研究人员详细介绍了一种可以使药物方案毒性降低但仍然有效的模型。

该模型由“自学”机器学习技术提供支持，着眼于目前使用的治疗方并反复调整剂量。最终，该技术找到了一个最佳的治疗计划，在保证将肿瘤大小降低到与传统治疗方案的同时使用最低可能的剂量和剂量频率。

这种方法被用来训练计算机程序DeepMind，它在2016年击败了世界最优秀的围棋选手李世石。该方法还用于训练无人驾驶汽车，例如行驶和停车，车辆会一遍一遍地练习，进行路线调整，一直到正确为止。

AI并不意味着完全接管医生的工作。相反，它旨在指导医生提供更合适的治疗方案。“癌症专家可以使用这种算法的建议来设计更安全，更有效的临床试验”，麻省理工学院负责该研究的首席研究员Pratik Shah表示，“这些数字算法系统还可以计算出个别患者的身体在治疗中可能会发生的不良反应。”

人工智能在医疗领域的价值越来越高，从发现新药物到诊断疾病，它被应用到方方面面。或许在不远的未来，它将成为癌症患者真正的福音。

为促进“互联网+医疗”事业的发展，由麻省医疗国际集团旗下机构哈佛大道一号研究院(OHSI)参与主办的第一届健康科技峰会：AI医疗和肿瘤免疫即将于2018年10月28日在美国波士顿召开。

峰会邀请到数位来自哈佛和MIT的资深人工智能专家和知名医疗学者，带给大家10余场有关AI医疗和肿瘤免疫权威主题报告，并紧跟热点，深化最新科技与医疗技术的融合，就AI医疗和肿瘤免疫展开学术讨论。