癌症是一个全球性的重大问题，几乎每个人都以某种方式受到影响，它是继心脏病之后的全球第二大死亡原因。最令我着迷的是这种疾病的复杂性，其特征是异常细胞的不受控制分裂，并可能迅速扩散到全身。幸运的是，如果某些类型的癌症能及早诊断和治疗，是可以治愈的。
不幸的是，预计全球癌症负担将在未来几年增加，这主要是由于人口老龄化和生活方式的变化，强调了对更创新方法的需求。这就是人工智能（AI）发挥作用的地方——机器执行通常与人类智能相关任务的能力，如学习、推理和解决问题——正在取得令人兴奋的突破，改变我们如何理解、诊断和治疗癌症。随着AI在医疗保健领域的变革，我们可以开始展望一个癌症诊断即时化和个人化治疗拯救生命、副作用最小化的未来。
在癌症研究中，AI通过改善诊断、治疗计划，最终改善患者结果，重塑个性化临床护理。为了纪念2月4日的世界癌症日，本文探讨了AI不仅在癌症诊断方面提供帮助，还在塑造个性化治疗和解决长期存在的癌症研究（肿瘤学）挑战方面的作用。
在诊断癌症时，病理学（研究疾病及其原因和影响）一直是金标准。然而，我们不得不注意到这个过程多么依赖于人类判断，这可能导致不一致性和不同的诊断准确性。对于低收入国家的临床医生来说，病理学服务的有限访问又增加了另一层复杂性。
其次，癌症检测的时间和准确性是确定肿瘤侵袭性和指导治疗策略的关键。AI在这方面取得了很大进展，有时可以匹敌人类专家的表现。它还具有可扩展性和自动化的优点，可以改善癌症护理。
一种强大的AI工具，深度神经网络（DNN），可以分析大图像，如活检切片，以高精度检测癌细胞。这些网络还可以区分相似的癌症类型，并确定组织是健康还是癌变。深度神经网络不仅限于分析活检切片，它们还适用于其他医学图像，如CT扫描、MRI、乳房X光片甚至皮肤状况的照片。
一项引人注目的研究训练了一个DNN来分类皮肤状况，在诊断黑色素瘤（一种起源于色素产生细胞的更具侵袭性的皮肤癌）和角质细胞癌（发展于皮肤外层的较不具侵袭性的皮肤癌）方面，其表现优于21位皮肤科医生。此外，谷歌的AI软件在从乳房X光片中检测乳腺癌方面也超过了受过训练的放射科医生。
AI在诊断中的作用不仅限于深度神经网络。例如，液体活检利用AI检测由肿瘤细胞释放到血液中的特定癌症生物标志物（如循环肿瘤DNA），提供了一种侵入性较小且更易获取的诊断工具。AI还加速了基因组分析（研究个人的DNA以了解其基因），识别传统方法可能遗漏的突变。
此外，AI的可扩展性有可能通过在资源有限的地区提供高质量的诊断来解决医疗服务差距，测试样本以诊断癌症，了解其进展并指导治疗。
除了检测，AI在为癌症患者开发个性化治疗策略方面同样具有变革性。
个性化医疗一直被认为是癌症护理的未来。将遗传学、环境和生活方式结合起来为个体患者量身定制治疗方案不仅是创新，而且是必要的。通过分析大数据集，个性化医疗有助于跟踪疾病进展、监测治疗反应，甚至揭示药物耐药性的分子基础。
结合AI和精准医疗正在通过解决复杂问题来革新个性化护理。AI算法处理大型复杂数据集，揭示传统方法常常错过的隐藏模式。这些见解可以揭示新的生物标志物、路径和治疗目标，大大推进我们对疾病的理解。对于临床医生而言，采用这些技术将很快变得像学习传统诊断技能一样重要。
AI还提供了实际的好处，例如预测治疗毒性。例如，一项研究表明，遵循AI推荐治疗方案的皮肤癌患者比接受标准护理的患者生存率提高了20%。
在罕见癌症中，AI工具通过识别新靶点重新利用现有药物。这种方法不仅扩大了治疗选择，还加速了个性化疗法的开发。
虽然AI前景光明，但并非没有问题。诸如算法偏差、数据质量和高实施成本等问题必须在广泛应用之前得到解决。
算法偏差仍然是一个关键问题，尤其是在AI系统在缺乏多样性的数据集上进行训练时。这可能导致不同人群之间的诊断准确性差异。此外，确保患者数据隐私和满足监管标准也是重大障碍。
解决这些问题将需要AI开发者、临床医生和政策制定者之间的合作。
展望未来，基于AI的药物发现和考虑肿瘤演变的预测模型具有变革潜力。
通过整合患者的实时数据，AI可以动态调整治疗计划，确保随着肿瘤演变疗法仍然有效。这些进步承诺了一个未来，其中肿瘤学不仅仅是被动应对，而是预见到并预防癌症进展。
通过拥抱AI，秉持安全、可操作的见解和协作的原则，我们可以重新构想肿瘤学的未来——一个不让任何患者落后的未来。
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