人工智能在癌症治疗中日益重要的作用The Growing Role of AI in Cancer Treatment

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.medscape.com瑞士 - 英语2026-07-19 21:23:03 - 阅读时长5分钟 - 2083字
本文深入探讨人工智能在肿瘤学领域的突破性应用,重点分析其在癌症诊断、个性化治疗和医患沟通中的革命性作用。瑞士伯尔尼大学医院专家指出,AI系统通过整合临床、病理和分子数据显著提升精准医疗水平,德国研究团队证实其可优化放射治疗、手术及系统治疗三大核心领域。同时揭示59%的美国肿瘤科医生面临职业倦怠,AI成为应对治疗方案爆炸式增长的关键工具,但也需警惕虚假结论、技能退化和数据隐私等风险,强调构建高质量肿瘤数据库对临床落地的重要性。
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人工智能在癌症治疗中日益重要的作用

人工智能正为医疗保健领域带来重大希望,尤其在肿瘤学方面。瑞士伯尔尼大学医院放射肿瘤科的法比奥·登斯塔特医生(Fabio Dennstädt, MD)表示,人工智能正开启更精准、个性化的疗法大门,并在癌症治疗的各个方面提升患者护理水平。

人工智能已显著改善常规肿瘤诊断,并有望扩展癌前病变及恶性病变的预防与早期检测方法。德国美因茨大学医学中心病理学研究所及数字病理与人工智能研究组的斯特凡·舒尔茨医生(Stefan Schulz, MD)和塞巴斯蒂安·福尔施医生(Sebastian Foersch)强调,结合临床、组织病理学和分子数据的AI系统将推动精准医学发展。

医疗健康数字化创新专家英加·伯本(Inga Berben)认为,人工智能为可持续且根本性地改善医疗护理提供了重大机遇。她在德国威斯巴登默克药厂(MSD Sharp & Dohme GmbH)活动上指出:实体肿瘤的治疗方案日趋复杂,按当前美国食品药品监督管理局(FDA)的审批速度,五年内治疗方案可能呈指数级增长。目前59%的美国肿瘤科医生面临职业倦怠,单凭个人已无法追踪海量信息,即便肿瘤委员会也难以胜任。

个性化疗法——人工智能优化治疗

登斯塔特医生表示,人工智能能分析海量数据并精准分类患者个体状况,从而辅助临床决策、优化个性化治疗方案。因此,人工智能在肿瘤治疗的三大经典支柱——放射治疗、手术和系统治疗中扮演着日益重要的角色。

慕尼黑工业大学医院放射肿瘤学与放射治疗科的扬·C·佩肯博士(Jan C. Peeken, PhD)及德累斯顿工业大学的雅各布·尼古拉斯·卡瑟医生(Jakob Nikolas Kather, MD)解释,以ChatGPT为代表的大型语言模型加速了这一进程。这些新型AI工具不仅能简化数据分析,还可在决策制定和信息管理中提供支持。

美国波士顿贝斯以色列女执事医疗中心内科医生亚当·罗德曼(Adam Rodman, MD)团队在《科学》杂志发表的研究证实了AI的强大能力:急诊接诊时,当患者仅提供有限症状信息,集成于ChatGPT的OpenAI o1语言模型在67%的案例中给出准确或高度接近的诊断,较两名医师高出10余个百分点。即便后续信息更充分时,该语言模型仍以2%-10个百分点的优势领先。

对医患沟通的影响

人工智能不仅在诊断和治疗中日益重要,还在医患关系与沟通中发挥关键作用。如今患者可通过AI工具获取海量医疗信息,其知识储备甚至可能令经验丰富的医师惊讶。

波士顿咨询集团的研究显示,消费者已将AI作为医疗入口。该集团专家本·肯尼利(Ben Keneally)及其团队对15个国家1.3万余名互联网活跃成年人的跨国调查显示:近60%的消费者已将AI用于个人健康。问题涵盖AI使用场景(如健康咨询聊天机器人、AI健康应用、智能穿戴设备、心理健康工具等)、数据隐私顾虑及对医师使用AI的接受度。数据显示58%的用户每周数次或每日使用AI智能穿戴设备,49%使用睡眠监测工具,44%使用健康咨询聊天机器人。

AI代理可能进一步推动此趋势,用于预约挂号、保险核查或费用比对。但肯尼利团队指出,目前消费者主要用AI自查症状、解读报告和理解治疗方案,对数据隐私及建议可靠性存在担忧。有趣的是,患者并不将AI与真实医师视为二选一关系,多数受访者更倾向单独使用AI或由AI辅助的人类医师,而非仅依赖人类医师。

风险与挑战

正如光明之处必有阴影,AI工具亦不例外。由AI专家扬·克鲁斯曼医生(Jan Clusmann, MD)和雅各布·N·卡瑟医生(Jakob N. Kather, MD)领衔的研究团队指出,虽然人工智能能在多方面支持癌症患者护理,但也存在虚假结论、幻觉输出和确认偏误(即人们无意识地寻求、筛选和解读强化既有认知的信息)等风险。其他挑战包括供应商锁定、技能退化(人类知识技能逐渐流失)及未经授权的职场AI使用。

登斯塔特医生补充道:"尽管人工智能在肿瘤治疗中潜力巨大,但其广泛临床应用仍面临重大挑战。"许多系统在研究中表现优异,"但仅有少数能进入日常临床实践"。最大障碍在于数据可及性与质量——肿瘤学虽有海量数据,却常呈现碎片化、不兼容或标注不足。训练稳健AI模型需要大量高质量结构化数据,构建大型互操作肿瘤数据库是当前最严峻挑战。

其他问题涉及监管与验证。AI系统投入患者护理前需经历严格审批流程,这要求通过全面临床试验验证其技术性能、临床效益及安全性,尤其考虑到肿瘤疾病进展的复杂性和错误决策的深远影响。

尽管存在障碍,登斯塔特医生仍认为潜在收益大于风险:从自动化放射规划、AI辅助手术到预测化疗及免疫治疗响应,人工智能有望全面提升癌症患者治疗效果。但人工智能不仅点燃希望也引发恐惧——瑞士记者阿兰·祖克在《新苏黎世报》报道,人们对AI的抵制情绪日益增长,包括破坏机器人、阻断数据中心等行为,主因是对失业的担忧,但这已是另一个故事。

本文译自Medscape专业网络旗下Univadis德国版。

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