AI助力癌症早诊：从影像分析到风险预测

AI助力癌症早诊：从影像分析到风险预测

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澎湃

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来源

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https://36kr.com/p/3031426046551297

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在癌症诊疗领域，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着医疗实践。最新研究显示，由哈佛医学院开发的CHIEF模型在癌症检测方面的准确率高达94%，这一突破性进展预示着AI在癌症早诊中正发挥着越来越重要的作用。

医学影像是癌症早筛的重要手段，但传统方法往往依赖医生的经验判断，容易出现漏诊或误诊。AI技术的引入，极大地提高了影像分析的准确性和效率。

阿里巴巴达摩院研发的胰腺癌早期检测模型PANDA就是一个典型案例。该模型通过深度学习技术，能够从CT影像中精准识别胰腺病变，判断存在病变的准确率高达92.9%。在浙江丽水市中心医院等机构的实际应用中，PANDA模型在4个月内筛查了超过5万人次，成功发现了145例经临床证实的癌症病变。

AI不仅能识别微小病灶，还能快速处理大量数据，减轻医生的工作负担。通过结合影像学资料、基因组学信息和病理学数据等多模态数据，AI能提供更全面的分析结果，帮助医生制定更精准的治疗方案。

活检是癌症诊断的金标准，但传统方法耗时长、成本高，且对医生的经验要求极高。AI技术的引入，使得活检分析变得更加高效和精准。

CHIEF模型在活检数据分析中展现了卓越的能力。在5个独立活检数据集中，该模型对食道癌、胃癌、结肠癌和前列腺癌等癌症类型的检测准确率高达96%。即使在从未见过的手术切除肿瘤切片上测试时，CHIEF的准确率也能保持在90%以上。

AI不仅能识别癌细胞的形态特征，还能预测肿瘤的基因组特征和患者预后。通过分析全组织图像，CHIEF能识别出54种常见的癌症基因突变，并预测患者的生存风险。这些信息对于制定个性化治疗方案具有重要参考价值。

癌症风险预测是预防和早期干预的关键环节。上海科技大学研发的BMU-Net模型在乳腺癌风险预测中取得了重要突破。

该模型融合了卷积神经网络和Transformer架构，通过分析超声和钼靶影像数据，结合患者的临床指标，实现了多层级的风险预测。在前瞻性验证中，BMU-Net的准确率达到90.1%，接近病理学家通过活检获得的92.7%的准确率。

特别值得一提的是，BMU-Net在处理BI-RADS 4a类病例（癌症可能性2%-10%）时表现出色，能够帮助医生做出更精准的判断，减少不必要的侵入性活检。

尽管AI在癌症早诊中展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战。数据质量和数量是AI模型训练的关键因素，而目前医疗数据的获取和标准化仍存在诸多困难。此外，AI模型的可解释性问题也影响着医生对其诊断结果的信任度。

未来，AI与医生的协作将更加紧密。AI能提供精准的诊断建议和风险预测，而医生则能结合临床经验做出最终决策。这种人机协作模式有望进一步提高癌症早诊的准确性和效率，为患者带来更好的治疗效果。

随着技术的不断进步和数据积累的增加，AI在癌症诊疗中的作用将日益凸显。我们有理由相信，AI将成为医生的得力助手，为癌症患者带来新的希望。