说到人工智能（AI），相信大家一定很熟悉吧。
随着科技的发展，人工智能已经运用到了我们生活的方方面面。
作为一种新兴的颠覆性技术，AI在手机、人脸识别、围棋等领域都有造诣。
但是，大家知道AI在医疗领域也有涉猎吗？
一直以来，“AI+医疗”都是科学家们研究的重点。
它不仅可以减轻医疗的负担，同时也可以减少误诊漏诊的发生。
那么接下来让我们去看看，AI在医疗领域的运用如何。
人工智能和癌症
1、原发不明癌症：找不到原发点的癌症
原发不明癌症（CUP，Cancer of unknown primary）即肿瘤起源的原发性位点并不能确定。
在现代精准医疗诊疗体系中，有一类患者在就医时其肿瘤组织已经发生转移，且通过现有的检测方法无法找到其肿瘤组织的原发灶，从而无法对其进行标准化治疗，这部分患者生存期短，生存率低，我们称其为“原发不明癌症”患者。
2、用人工智能寻找肿瘤起源
2021年5月5日，哈佛医学院Faisal Mahmood团队在《Nature》发表的研究报告中显示，科学家们开发出了一种人工智能（AI）系统，能利用常规获得的组织学切片来准确寻找转移性肿瘤的起源，同时还能产生一种“鉴别诊断”策略，用于对原发性不明癌症患者进行诊断。[1]
用TOAD算法
寻找癌症
人工智能（AI）尤其是深度学习（DL）能够大批量地处理高维数据，在哈佛医学院的研究中，AI就能够利用患者组织学切片来寻找转移性肿瘤的起源，同时还能针对原发不明原因的癌症患者产生一种鉴别诊断策略。
这种基于深度学习的算法被称之为TOAD算法，能同时识别肿瘤到底是原发性的还是转移性的，还能预测其起源的位点。
研究人员利用约2.2万个肿瘤病理学切片来训练该模型，随后在6500个已知的原发病例中检测TOAD算法，并分析越来越复杂的转移性癌症病例，以此来建立针对原发不明癌症的AI模型。
对于已知原发性起源的肿瘤而言，该模型能准确地在83%的时间里正确识别癌症，并在96%的时间里将诊断列入前三名的预测结果中。
然后，研究团队在317个原发灶不明癌症中测试了该AI模型，结果发现该AI模型的诊断与病理学家的一致率为63%，前三名诊断一致率为82％。
AI+医疗
未来的路还很长
AI医疗在未来的
3大发展优势
癌症诊断：
减少诊断“假阳性”
在诊断方面，传统方式是通过计算机辅助检测系统（CAD）进行诊断，这需要专家对数据进行预处理和筛选，以及手工定义诊断规则和相关图像特征，由于过分依赖专家预先设定的标准参数进行诊断，所以容易出现假阳性的情况。
而AI深度学习算法则可以依靠海量数据自主学习专家的诊断方法，独立自主地处理图像并对疾病进行诊断。
自动提取图像特征：
发现肉眼难以观察到的改变
因为专家在常规阅片时，难以识别如此之多的定量资料，而AI能够同时处理大规模定量资料并建立相关性，并且每一次分析具有可重复性。
例如，肺部的良、恶性结节相似度高，难以肉眼准确区分。
AI能够自动提取影像学生物标志物特征，检测出人眼难以发现的微小结节，同时降低假阳性，进而对肺部结节进行鉴别，并将肿瘤风险评估、鉴别诊断、预后预测及治疗疗效相联系。
肿瘤监测及治疗疗效预测：
辅助专家实时监测肿瘤
在肿瘤治疗疗效的监测中，肿瘤体积的变化是重要的评价指标。当肿瘤体积明显缩小时，肉眼可以识别，但如果只是肿瘤质地改变、瘤内异质性改变时，肉眼难以识别。
AI则可以通过处理治疗不同时间节点的MRI/CT图像，学习并提取相应肿瘤质地及异质性改变特征，准确识别肿瘤改变的区域，并给出肿瘤内部变化的热点图，进而辅助临床专家对治疗疗效进行判定。[2]
AI医疗未来3大难点
数据可及性：
缺少数据支撑
可靠的AI模型需大量高质量训练数据支撑，但很多医院或研究机构出于研究保密或患者隐私保护，很难实现数据共享，数据的“孤岛现象”是困扰AI临床应用的关键问题。
模型泛化性：
数据无法通用
泛化性指模型对未训练数据的预测能力，即A医院数据获得的模型在B医院预测的准确性。
模型的泛化性主要受限于数据本身的一致性和数据标签注释的主观性。
不同的拍照设备、光照条件和个体间差异将影响图像数据的一致性，不同的检验仪器、检验试剂也对临床数据影响较大。
结果可解释性：
无法显示参数运算过程
AI尤其是DL因为其内部决策过程被成千上万的训练参数所掩盖，所以实践中AI算法的权重和特征通常是不可解释的，因此，临床医师很难充分把握模型的工作过程和具体影响因素。[3]
当然，以上研究结果只是使用全切片图像来进行人工智能辅助的癌症起源预测的第一步，目前AI在肿瘤领域的应用尚处于初步探索阶段。
相信将来会有越来越多的AI医疗数据来建立算法，同时随着AI在不同疾病上的应用经验积累，我们期待AI在诊断水平上会有更大的提升，未来或有望让诊断过程标准化并改善当前的癌症诊断策略。
