人工智能在癌症检测中的应用

引言

人工智能（AI）在癌症诊断领域的应用已变得非常流行，因为它提高了诊断过程的速度和准确性，并且能够早期诊断癌症。人工智能的应用正在彻底改变医生诊断和治疗癌症的方式。过去，癌症诊断主要依靠病理学家分析医学影像，这个过程缓慢且可能存在不足。然而，人工智能凭借其智能算法和机器学习，能够在短时间内准确诊断一系列医学影像，从而在早期阶段识别癌细胞。

深度学习和神经网络非常适合识别放射学和组织病理学记录中的趋势。通过这种方式，人工智能系统能够辨别人眼难以察觉的异常。智能图像识别技术可以分析计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和病理学扫描的X射线，并寻找通常预示癌症存在的肿瘤或可疑病灶模式。

癌症领域的人工智能还提供了一种定制化的诊断方法作为附加功能。人工智能还可以根据基因测序和记录，可能地诊断出个人患癌的概率，并提出适合的筛查和早期检测方案，这对于乳腺癌和前列腺癌等肿瘤尤为重要。人工智能建模的早期预后也能改善治疗效果并提高患者的生存率。

癌症检测的当前技术

影像学技术

影像学技术是癌症检测的主要工具，可以在不进行活检的情况下可视化肿瘤。提到的技术包括X射线、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和超声波，用于检查人体内部器官。例如，X射线（CT和MRI扫描）用于诊断脑肿瘤，而乳房X光片（一种X射线）则用于筛查乳腺癌。

疾病诊断

活组织检查仍然是癌症最准确的诊断测试之一。在大多数情况下，病理学家使用免疫组织化学（IHC）来证明组织中是否存在特定的癌症标志物。一旦影像学研究结果出现异常，该方法在确认诊断方面非常有效。

分子和基因检测

分子生物学的发展促使了用于识别癌细胞的诊断测试的开发。生物标志物包括 NGS、PCR 等测试，它们分析基因突变以检测乳腺癌、结肠癌和肺癌等癌症。基因检测可以揭示某些患者易患某些类型的癌症，并可以提供针对性治疗来解决问题。血液样本中的循环肿瘤DNA（ctDNA）研究现在被视为一种非侵入性方法，用于识别早期恶性肿瘤并跟踪癌症随时间的变化。

纳米技术

这为利用纳米技术进行早期癌症检测提供了新机遇。纳米颗粒可以被设计成附着在癌细胞上，从而更容易通过光学断层扫描进行成像。这种方法能够以非常高的灵敏度和特异性识别癌细胞，即使癌症仍处于早期阶段。

人工智能与机器学习

人工智能和机器学习的最新进展已扩展到癌症检测领域，并可能有助于重新审视医学影像的解释。人工智能能够分析大量的医学扫描数据，包括乳房X光片和MRI，并以极高的精度确定是否存在癌症信号。这也有助于最大限度地减少人工解释影像的错误，从而提高癌症诊断的准确性和效率。

使用人工智能检测的癌症类型

乳腺癌

• 乳房X光摄影是乳腺癌筛查最常见的应用之一，通常使用人工智能进行。数字乳房X光摄影本身存在一些缺点，因为有时肉眼可能注意不到肿瘤或肿瘤可能不易察觉，但人工智能可以支持组织密度的所有变化。
• 人工智能模型通过乳房X光摄影图像样本进行训练，以便人工智能能够显示微小的乳腺癌，如微钙化。研究表明，应用人工智能可以获得低的假阳性和假阴性率，从而改善患者和临床医生的预后。

肺癌

• 肺癌被定义为肺部异常细胞的失控生长，是全球癌症相关死亡的最常见原因之一，早期诊断可以大大改善患者的预后。它还被用于处理胸部CT扫描，用于识别肺癌。
• 近年来，结合的人工智能算法在检测结节或肿块方面表现尤为出色，这些结节或肿块通常不易察觉，但可能是肺癌的迹象。美国食品药品监督管理局（FDA）已批准用于肺癌筛查的人工智能解决方案。这些工具解析图像，然后将其建议提供给放射科医生，从而使诊断既快速又准确。

前列腺癌

• 人工智能通过使用影像学技术（分析MRI扫描）在前列腺癌检测的一个主要领域得到了加强。同样，可以使用更有效的方法来检测前列腺中的恶性和良性病灶，从而更快地做出诊断。
• 更常见的是，使用基于人工智能的系统涉及集成影像软件，以更好地分析前列腺MRI的各种数据。这使得检测这些癌症（尤其是临床相关癌症）更加容易，并且大大减少了对患者的不必要活检数量。

皮肤癌

• 人工智能极大地增强了皮肤癌（尤其是黑色素瘤）的决策支持。皮肤黑色素瘤是一种严重的皮肤癌，如果不早期诊断，可能致命。皮肤病变的手持镜图像可用于机器学习技术，以确定病变是恶性还是良性。基于深度学习，人工智能工具分析不对称性、边界形态、颜色分布和皮肤病变直径等参数。
• 这些系统通过使用海量数据来确定早期皮肤癌的模式。几项研究表明，通过分析图片，人工智能在皮肤癌诊断方面的准确性与皮肤科医生相当，使得该工具在早期诊断中非常有用。

结直肠癌

• 通过结肠镜图像，人工智能已成为识别结直肠癌的有效手段。人工智能技术的进步使得分析结肠镜录像成为可能，从而识别结肠中的息肉和其他异常。
• 其中许多息肉可能是恶性的，因此早期检测对于预防疾病的进一步扩散至关重要。人工智能算法能够检测出人眼通常无法观察到的变化，从而提高了结直肠病变的检测率。这项技术最大限度地减少了在正常临床检查中漏诊一些疾病的可能性。

胃癌

• 人工智能在胃癌早期诊断方面的应用也在不断扩展。在韩国，使用内窥镜进行筛查检查是识别胃癌的常规方法，这些检查通常依赖于检查患者的内窥镜医生的判断。
• 基于人工智能的工具可以在内窥镜检查中提供帮助，标记出可能含有癌性病灶的潜在区域。自动人工智能系统读取内窥镜摄像头捕捉的高分辨率图像，以帮助诊断早期胃癌，而早期胃癌通常难以诊断。

甲状腺癌

• 人工智能已被用于甲状腺癌的诊断，并且主要用于解释超声图像。甲状腺腺体中的肿块或结节是甲状腺癌的常见初步检测方式。
• 医生常规的结节检测包括检查超声扫描，而机器可以评估其恶性的可能性，这更加准确。这在很大程度上可以避免对可能并非真正需要的患者进行活检等手术。

宫颈癌

• 在人工智能的帮助下，巴氏涂片分析也增强了宫颈癌的检测。人工智能意味着在细胞学过程中扫描和分析图像，以识别可能癌前细胞。
• 计算机化筛查系统可以协助组织宫颈癌筛查项目，并在实施于物理设施较少的地区时提高效率。

人工智能在个性化癌症治疗中的应用

选择新的治疗靶点

它们证明了人工智能在识别新型治疗靶点方面具有重要意义。这使得人工智能能够找出导致特定患者患癌的约 5000 种突变，或者是否存在可能促成此类疾病的蛋白质或通路。这使得能够开发针对这些癌症在分子水平上的原因的疗法，从而可能利用药物靶点进行筛查。

预测药物反应

在利用个性化癌症治疗方面，患者对特定药物的反应可能是最重要的因素。这些人工智能模型可以根据基因组学、既往治疗和生物标志物等因素预测多种治疗的预后。它们可以帮助肿瘤学家选择最有效的抗癌治疗方法，以及哪些药物可能会引起副作用或成功率较低。

为客户制定治疗方案

癌症治疗中的人工智能意味着肿瘤学家可以根据患者的基因型、癌症类型以及发现的阶段，为特定个体设计独特的治疗策略。人工智能审查既往治疗、癌症进展模型和临床试验结果，以建议最佳治疗方案。这可能导致给适当的患者以准确的剂量，减轻他们的副作用并提高他们的健康质量。

优化免疫疗法

免疫疗法利用人体免疫系统来摧毁肿瘤细胞，是人工智能应用的一个例子。通过分析免疫细胞的行为和癌症组织周围的条件，人工智能可以确定哪种免疫疗法实际上对患者有益，以及哪种治疗最能带来益处。这可以提高免疫疗法的有效性，免疫疗法目前只对少数患者有效。

加速药物发现过程

人工智能通过分析、预测性能以及模拟药物与癌细胞之间的相互作用，加速了药物发现过程。大数据分析用于预测库式数据库中储存的众多化学物质中哪些将成为高效的抗癌药物。

挑战和局限性

数据质量和数量

在癌症诊断中应用人工智能的另一个缺点是强制要求使用庞大、多样且一流的数据集来训练模型。通常，人工智能系统需要大量数据集来识别模式并做出适当的预测。然而，由于数据隐私、可用性问题和法律要求，获取大型、高质量的数据集可能会很困难。

缺乏标准化

医疗保健数据并非总是以统一的方式收集和存档，并且在不同地区和国家的医院中可能以不同的格式存在。这是一个问题，因为人工智能算法需要一致的、以某种方式标准化的数据。用于癌症检测的影像数据和基因组信息，以及电子健康记录（EHRs），其质量和结构常常不同。

人工智能模型的泛化能力

人工智能模型可能偏向于训练数据，但在处理不同人群或不同类型的癌症时，其准确性会很低。例如，为某个州或国家的肺癌患者开发的 AI 模型在另一个州或国家将无法正常工作，因为训练数据集可能不相似。这一事实阻碍了人工智能工具在全球癌症检测中的广泛使用，因为特定的模型可能是在本地训练的，并且在处理本地数据集时需要额外的时间和精力。

道德和法律问题

这主要集中在人工智能应用于癌症检测时出现的道德和法律问题。另一个重要问题可以考虑人工智能模型的歧视性和偏见倾向。由于训练数据集可能不够多样化，人工智能可能会重新确立医疗保健领域针对特定族裔群体的不平等。此外，数据隐私、患者同意以及使用人工智能生成诊断工具的医护人员的法律责任等问题尚待解答，这给人工智能诊断系统的全面实施带来了潜在的挑战。

监管和审批障碍

人工智能驱动的医疗工具的审批监管并非易事，并且可能因地域而异。癌症检测中的人工智能工具必须在安全性、漏洞和实用性方面进行非常彻底的测试。尽管如此，人工智能的快速技术进步在审批方面带来了挑战，因为监管过程减缓了进度。此外，人工智能工具对临床环境长期影响尚不清楚，审批过程变得更加困难。

解决方案在常规临床实践中运作

人工智能有时被视为一种辅助医生的工具，而不是癌症诊断的主要方法。然而，将人工智能技术整合到临床过程中并不容易，因为大多数系统都无法适应此类工具。医生可能缺乏人工智能培训，因此，他们可能需要这种培训才能完全理解并不会接受他们环境中多年来一直资助诊断程序的这种变革。

实时案例研究

IBM Watson

• Health 与 Memorial Sloan Kettering Cancer Center 合作，因此实现某些目标会更容易，而实现其他目标将不可能。Memorial Sloan Kettering Cancer Center 与 IBM Watson Health 合作，创建了一个旨在协助肿瘤学家诊断癌症的人工智能工具。
• 该工具的关键特性是它能够利用自然语言处理和机器学习来处理医学论文、患者记录和其他相关记录。在临床工作中，人工智能可以帮助肿瘤学家确定最合适的干预措施和可能与患者相关的临床试验建议。通过将患者数据与庞大的医学知识库进行比较，该人工智能系统在乳腺癌和结肠癌等癌症的诊断方面提供了更高的准确性。这使得治疗决策得到改善，因为可以在短时间内做出正确的决策。

PathAI 在病理学领域

• PathAI 是一家专门从事病理学并开发了癌症诊断人工智能的组织，已与多家医疗保健组织建立了合作伙伴关系。他们的基于人工智能的系统用于识别病理切片和组织中的癌细胞。该系统利用机器学习来查找可能预示癌症的迹象，并以乳腺癌、前列腺癌和肺癌为例。
• PathAI 帮助病理学家更有效地执行任务，因为该工具可以为图像提供解释建议，并有助于减少误诊的可能性。以前，PathAI 被应用于提高乳腺癌的检测率，并且比传统技术具有更高的检测精度；此外，它对准确诊断的干扰最小。

谷歌的乳腺癌筛查

• 在乳腺癌筛查方面，谷歌健康一直是使用人工智能的前沿组织之一。利用数以万计的乳房X光摄影图像，他们的深度学习模型旨在提高乳腺癌早期检测的准确性。他们在谷歌对人工智能系统的研究清楚地表明，在临床试验中，其在乳腺癌检测的敏感性和特异性方面都优于临床放射科医生。
• 此外，假阳性和假阴性的数量有所减少，这根据模型对患者有益。谷歌健康目前正在努力扩大这项人工智能技术的可用性，将其转化为所有医院和诊所可用的工具，以改善早期乳腺癌的检测。

Zebra Medical Vision

• Zebra Medical Vision 是一家健康科技公司，专注于将深度学习解决方案应用于医学影像，尤其侧重于癌症检测。利用该公司的平台，该公司对放射影像（包括X射线、CT扫描和MRI扫描）进行筛查，以寻找癌症迹象，包括早期肺癌、乳腺癌和肝癌。
• 其人工智能系统在诊断这些癌症（尤其是在肿瘤难以察觉的早期阶段）方面表现出非常高的水平。目前，Zebra Medical Vision 的软件在各州被医疗保健机构使用，并有助于提高放射科医生对癌症的诊断和治疗。

结论

人工智能正作为一种革命性的癌症检测理念出现，因为它提高了癌症的早期和准确诊断，从而改善了患者护理。人工智能可以扫描大量数据，包括医学影像和基因数据，并发现人脑可能忽略的细节。然而，一些问题，包括数据质量、模型泛化能力以及其他道德问题，仍然棘手。要充分发挥人工智能在肿瘤学中的潜力，就必须解决这些问题，它有助于临床医生加速癌症诊断和治疗创新。