淺析人工智能在癌癥治療方面的應(yīng)用及展望

母金強(qiáng) 農(nóng)冠勇

摘要：作為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新不可或缺的一部分，人工智能的技術(shù)通過(guò)識(shí)別、跟蹤、預(yù)測(cè)和管理等方法受到了廣泛應(yīng)用。 “人工智能+癌癥治療”是今天醫(yī)學(xué)界非常熱門的話題，兩者的結(jié)合是人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合的重要體現(xiàn)。目前，人工智能廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、疾病輔助診斷及治療，新藥研發(fā)、便攜式機(jī)器人，康復(fù)輔助機(jī)器人以及生物醫(yī)學(xué)研究等。其中，以智能機(jī)器人為代表的蓬勃發(fā)展，醫(yī)療智能機(jī)器人作為世界智能機(jī)器人發(fā)展的先行者，淘汰了新一波對(duì)手。有效減少醫(yī)療資源短缺，降低醫(yī)務(wù)人員感染風(fēng)險(xiǎn)，協(xié)助醫(yī)生更快的查找病根，促進(jìn)醫(yī)療行業(yè)知識(shí)發(fā)展。

整體上看，我國(guó)人工智能醫(yī)療市場(chǎng)仍處于探索階段，如何基于AI技術(shù)開拓發(fā)展應(yīng)用場(chǎng)景，已成為當(dāng)下各大科技公司的主攻方向。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中基礎(chǔ)層和技術(shù)層由于技術(shù)壁壘較高，其布局主要來(lái)自科技巨頭，應(yīng)用層則涌現(xiàn)出多家新型人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司。國(guó)內(nèi)疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、智能醫(yī)療背景下的公司數(shù)量最多，占醫(yī)療人工智能公司總數(shù)的一半以上，但該領(lǐng)域的專業(yè)醫(yī)生缺口大、誤診漏診率偏高以及診斷速度有限，基于以上行業(yè)的缺陷，未來(lái)幾年國(guó)內(nèi)智能醫(yī)療行業(yè)勢(shì)必會(huì)掀起一股新的熱潮。

一、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展建議

近年來(lái)，人工智能在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用不斷深入，癌癥研究成為人工智能的熱點(diǎn)，美國(guó)在人工智能領(lǐng)域走在世界前列。本次研究發(fā)現(xiàn)，與人工智能相關(guān)的癌癥研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量逐年增加，美國(guó)是文獻(xiàn)數(shù)量最多的國(guó)家。文章被引率一直高于世界平均水平，這些研究機(jī)構(gòu)多為廣泛的大學(xué)（系統(tǒng)內(nèi)設(shè)有醫(yī)學(xué)院或醫(yī)學(xué)中心）和從事癌癥研究的專業(yè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，為跨學(xué)科合作研究創(chuàng)造了良好條件，人工智能對(duì)癌癥領(lǐng)域的研究，加上美國(guó)政府在人工智能領(lǐng)域的研究經(jīng)費(fèi)投入大，專利產(chǎn)出較多，因此具有很強(qiáng)的影響力。中國(guó)在出版物數(shù)量上排名第二。與美國(guó)相比，雖然有國(guó)家政策文件支持，研究非常活躍，研究成果增長(zhǎng)迅速，醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)有一定的儲(chǔ)備，但有一個(gè)研究課題和跨機(jī)構(gòu)合作不足，被引論文率較低，與美國(guó)在資本投資上仍有差距，研究方向側(cè)重于現(xiàn)有技術(shù)和應(yīng)用研究，底層基礎(chǔ)技術(shù)和突破性技術(shù)研究薄弱等問題。針對(duì)上述情況，一是建議高校科研機(jī)構(gòu)加強(qiáng)與醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)和企業(yè)的合作。高校科研機(jī)構(gòu)提供技術(shù)研究，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景，與具有互補(bǔ)技術(shù)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)合作，進(jìn)一步推進(jìn)人工智能在癌癥研究中的應(yīng)用;二是建議增加科研經(jīng)費(fèi)。加強(qiáng)核心技術(shù)研究與創(chuàng)新。繼續(xù)投資傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)技術(shù)，確保領(lǐng)先地位，加大對(duì)先進(jìn)技術(shù)的投入，開展專項(xiàng)研發(fā)（力爭(zhēng)達(dá)到世界一流水平，推動(dòng)技術(shù)發(fā)展;此外，人才培養(yǎng)、道德和法律將成為世界人工智能研究共同的未來(lái)戰(zhàn)略突破點(diǎn)。

二、通過(guò)人工智能提高診斷效率

三、疾病診斷是醫(yī)療行業(yè)最基本的業(yè)務(wù)活動(dòng)，對(duì)疾病信息的確定和疾病的后續(xù)治療具有積極作用。在這個(gè)飛速發(fā)展的高科技時(shí)代，人工智能技術(shù)在疾病的診斷中得到了廣泛的應(yīng)用，例如在肝、腎、前列腺等器官疾病的診斷中，人工智能技術(shù)可以獲得這些器官疾病的準(zhǔn)確圖像數(shù)據(jù)。能夠?yàn)榧膊〉脑\斷提供有效的支持，確保疾病的發(fā)生診斷的效率和準(zhǔn)確性。比如在國(guó)外，人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)診斷已經(jīng)達(dá)到了更深層次的融合。在德國(guó)，一些醫(yī)院已經(jīng)開始使用人工智能醫(yī)生。通過(guò)患者與人工智能醫(yī)生的交流，“醫(yī)生”會(huì)調(diào)用并分析疾病信息庫(kù)中的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的有效分析和診斷。條件 制定相應(yīng)的配方。顯然，將人工智能技術(shù)融入醫(yī)療診斷活動(dòng)后，醫(yī)生可以從繁瑣的工作中解脫出來(lái)。抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，醫(yī)生將有更多的時(shí)間和精力來(lái)分析疑難雜癥，診斷和治療危重病人。提高了醫(yī)療診斷活動(dòng)的效率，對(duì)醫(yī)療活動(dòng)的發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。

四、發(fā)展預(yù)期

從人工智能在癌癥研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)可以推斷，它可以應(yīng)用于分子生物學(xué)、細(xì)胞組織學(xué)、臨床診斷、治療和預(yù)后預(yù)測(cè)等領(lǐng)域，涵蓋基礎(chǔ)研究和臨床研究的多個(gè)方面，具有廣泛的應(yīng)用前景、應(yīng)用范圍。

從高頻、高中心性關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)分布圖可以看出，人工智能在癌癥研究中的熱點(diǎn)主要有：一是人工智能在乳腺癌診治中的首次應(yīng)用，2010年以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的主要用途是將乳腺癌進(jìn)行分類。2012-2014年主要是分析腫瘤的質(zhì)地變化以提高放療的準(zhǔn)確性。 2015-2018年的研究方向主要是將人工智能學(xué)習(xí)、深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)在CT、MRI、超聲等臨床診斷的應(yīng)用，二是人工智能在癌癥基礎(chǔ)研究研究中的應(yīng)用。2010年到2013年主要關(guān)注和研究細(xì)胞中的基因表達(dá)，在細(xì)胞組織進(jìn)行光譜學(xué)方法的敏感度分析。從2014到2016年，在體外研究了癌細(xì)胞的轉(zhuǎn)移、生長(zhǎng)、信號(hào)通路和突變。2017年起開始對(duì)腺癌進(jìn)行研究。三是人工智能在構(gòu)建癌癥模型中的應(yīng)用。2010年至2013年，我們利用人工智能學(xué)習(xí)建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)化療受益人進(jìn)行Logistics效率分析，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素研究，并在后期引入定量構(gòu)效關(guān)系等方法進(jìn)行模型管理和驗(yàn)證。2017年，人工智能與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，開始開展腫瘤異質(zhì)性和腫瘤放射學(xué)研究，致力于降低癌癥死亡人數(shù);從肺癌診斷和檢測(cè)來(lái)看，2010年人工智能在肺癌中的應(yīng)用主要是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)研究生物標(biāo)志物。 2013-2014年，癌癥的診斷和檢測(cè)是研究的熱點(diǎn)，尤其是鱗狀細(xì)胞癌。由此看來(lái)，項(xiàng)目預(yù)計(jì)根據(jù)人工智能的方法學(xué)研究，利用分類器、支持向量機(jī)等工具，通過(guò)微陣列、隨機(jī)森林、自然語(yǔ)言處理等算法改進(jìn)人工智能方法和技術(shù)，對(duì)信息進(jìn)行處理和優(yōu)化，預(yù)測(cè)癌癥的發(fā)生發(fā)展。

蛋白質(zhì)研究是人工智能應(yīng)用于癌癥研究的開創(chuàng)性領(lǐng)域。早期的微陣列技術(shù)為基因研究提供了方法論基礎(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)化陣列包括數(shù)千個(gè)基因表達(dá)和數(shù)百個(gè)樣本。異常組織中表達(dá)的基因可以與正常組織中表達(dá)的基因進(jìn)行比較。對(duì)疾病病理學(xué)有很好的了解，更好地診斷和預(yù)測(cè)基因表達(dá)！基因表達(dá)需要蛋白質(zhì)研究。蛋白質(zhì)檢測(cè)可以貫穿于癌病的發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)移、診斷和治療的全過(guò)程。通過(guò)使用人工智能方法研究蛋白質(zhì)，癌細(xì)胞生長(zhǎng)的整個(gè)過(guò)程是一個(gè)前沿。

五、總結(jié)

癌癥研究中的人工智能現(xiàn)已成為世界各國(guó)科技革命的新舞臺(tái)。利用國(guó)外研究的熱點(diǎn)和前沿，結(jié)合自身特點(diǎn)，發(fā)揮我國(guó)在癌癥防治方面的優(yōu)勢(shì)，利用人工智能，重點(diǎn)開展國(guó)際合作與國(guó)家機(jī)構(gòu)間的合作，更好地促進(jìn)中國(guó)在人工智能癌癥領(lǐng)域研究中的發(fā)展。

本文為桂林航天工業(yè)學(xué)院2021年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目《智能癌癥醫(yī)生》（202111825136）成果。