癌症治疗后，如何快速检测出体内是否有残余的癌细胞，是防止复发、彻底实现临床治愈的关键。其中，又以脑部肿瘤的检测尤具挑战。但随着AI技术的崛起，该领域有了突破性的进展。
近日，国际著名医学期刊Nature刊文，美国密歇根大学和加州大学旧金山分校领导的研究团队，开发出一款名为FastGlioma的人工智能（AI）模型，仅需10秒，就能判断出患者脑部是否还有癌细胞残留。
外科医生在手术过程中，从肿瘤切除腔的边缘采集新鲜的组织样本。
将采集到的组织样本，用一种名为激光拉曼散射显微成像（SRH）的技术进行成像。这是一种快速、无标记的亚微米分辨率光学成像方法，可基于样本的生化特性成像，而无需使用染色剂或标记物。
将生成的图像输入到FastGlioma系统中，经过预训练的视觉基础模型进行分析，最终给出肿瘤浸润程度的评估结果。
从SRH成像，到获得FastGlioma的评估结果，总时长不到10秒钟。
这意味着外科医生可以在一场手术中，切除肿瘤、实时成像、即时获得评估结果，以判断是否需要进一步切除，从而尽可能将病灶切除干净，减少复发，提高治愈可能。
加州大学旧金山分校（UCSF）医疗中心，全美癌症专科排名Top 7
近年来，人工智能（AI）技术以令人瞩目的速度发展，正不断渗透进各个行业。而在医疗领域，AI展现出的潜力更是让人充满期待：它不仅协助医生提高诊断准确率，优化治疗方案，还为解决许多传统医学中的难题提供了新思路。
那么，未来人类战胜癌症的关键，会是AI吗？
下面，我们就从人类战胜癌症所需面对的不同场景，来看看AI都发挥了哪些作用？
1、癌症筛查：AI比医生更准确
癌症的早期发现是治疗成功的关键之一。然而，传统筛查方法往往受限于技术水平和医生经验，导致许多患者确诊时已是中晚期。AI的加入，让早筛领域发生了质的飞跃。
癌症的早期发现是治疗成功的关键之一。然而，传统筛查方法往往受限于技术水平和医生经验，导致许多患者确诊时已是中晚期。AI的加入，让早筛领域发生了质的飞跃。
以乳腺癌为例，Google Health团队开发的AI模型在乳腺癌筛查中表现出比资深放射科医生更高的准确率。这一AI模型通过分析大量乳腺X线图像，不仅显著降低了假阳性和假阴性率，还能发现人眼难以察觉的早期病变。
类似的突破还出现在肺癌筛查领域。研究表明，AI系统通过分析低剂量胸部CT影像，可以精确预测结节的恶性风险，从而大幅减少不必要的手术干预。这些技术的成功实践，让筛查从“人找病”转变为“AI找病”，大幅提高了癌症筛查的效率和精准度。在癌症治疗上，个性化方案的重要性不言而喻。过去，医生的治疗决策往往基于有限的临床数据和经验。AI可以通过整合患者基因组、影像学资料、病理数据及病史记录，为医生提供更全面的参考。在美国癌症排名第一的MD安德森癌症中心，已率先使用AI平台分析患者基因突变情况，为其推荐适合的靶向药物。对于传统手段无法有效治疗的癌症患者，这种AI驱动的精准医学显著提高了生存率。
例如，日本虎之门医院的研究团队在消化系统癌症的治疗中，借助AI优化化疗方案，提高了患者对治疗的耐受性与效果。这些案例说明，AI不仅帮助医生减少了试错成本，还让癌症治疗从“概率”走向“确定”。在癌症外科治疗中，机器人手术因其微创、高精度而备受青睐，而近年来AI的融入，为机器人手术增添了更多可能性。
以胃肠道癌症手术为例，日本虎之门医院的数据显示，从2018-2023年，该院95.6%的结肠癌手术和96.9%的直肠癌手术通过内镜或机器人完成。AI算法通过实时分析患者术中生理指标，动态调整机器人的操作，为患者带来更安全的治疗体验。
如为超低位的直肠癌患者实现治愈+保肛。
虎之门医院，日本公务员核心设施医院，前亚洲首富孙正义曾在此治疗
传统上，培养一位熟练掌握复杂外科手术的医生需要10年以上，但通过与AI手术模拟系统结合，新医生可以在短时间内掌握关键技巧。这种模式不仅提高了医生团队的整体水平，也让高水平医疗资源得以快速普及。近年来，免疫治疗成为抗癌领域的热门话题，其核心是激活患者自身的免疫系统对抗癌细胞。然而，免疫治疗的有效性因人而异，传统方法难以预测患者对免疫药物的响应情况。
AI在这一领域的介入提供了全新的视角。通过分析患者的免疫组学数据，AI可以准确预测免疫治疗的潜在疗效。如美国哈佛大学医学院教学附属丹娜法伯癌症研究院，其团队利用AI模型，识别出某些患者的独特免疫标志物，从而优化治疗方案。
丹娜法伯癌症研究院，哈佛教学附属医院，全美癌症专科排名Top 4
此外，AI还帮助揭示了许多癌症的免疫逃逸机制，这些研究为设计新的免疫疗法提供了依据。例如，AI发现某些肿瘤通过改变其微环境来逃避免疫攻击，这一发现为靶向性更强的免疫药物研发提供了突破口。癌症是一种复杂性极高的疾病，单一机构的力量往往难以覆盖所有研究和治疗需求。AI则为全球协作提供了全新的可能。近年来，多个国际医学数据联盟应运而生。例如，IBM Watson健康团队开发的癌症数据库，汇集了全球顶级研究中心的最新数据，为医生提供实时更新的治疗建议。中国的肿瘤登记项目和美国的SEER计划，也在利用AI进行跨地区的数据整合，为全球癌症研究提供更广阔的视野。值得注意的是，AI的优势在于“越用越聪明”。通过持续学习新的病例和研究成果，AI模型的诊断和治疗能力不断提高。这不仅让发达国家的先进医疗技术能够惠及更多发展中国家，也让全球抗癌事业逐步向“资源共享、智能联动”迈进。尽管AI在抗癌领域已取得诸多成就，但我们也需认识到其面临的挑战：首先，AI模型的训练需要大量高质量的数据，而数据隐私保护和标准化问题仍待解决；其次，AI能否在复杂的临床环境中稳定发挥作用，也需要更严格的验证。然而，机遇同样令人振奋。AI不仅能弥补医生经验和知识的不足，还能通过跨学科合作推动癌症研究的边界。未来，随着量子计算、5G通信和基因编辑等技术的发展，AI将有望在癌症的预防、诊断和治疗上实现更大突破。AI是工具，医生是主导；AI是助手，患者是中心。在人类与癌症的长期抗争中，AI不会取代医生，但必将成为医生重要的合作伙伴。或许有一天，AI将帮助我们彻底战胜癌症，而那一天的到来，会比我们想象的更快。https://doi.org/10.1038/s41586-024-08169-3
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