在最近的一次《柳叶刀》网络研讨会上，三位专家揭示了他们如何利用人工智能推动癌症诊断和治疗，并探讨了让这些进展惠及所有人所面临的挑战。
人工智能在精准肿瘤学中的应用
德国德累斯顿工业大学Else Kröner Fresenius数字健康中心的Jakob Kather教授的研究团队正在利用人工智能通过生物标志物提取革新肿瘤治疗。
Jakob Kather教授强调了跨学科合作和多样化视角在推动创新中的重要性，并展示了其研究团队的多学科背景。他的临床人工智能研究小组隶属于德累斯顿工业大学医学院和计算机科学学院，同时与海德堡国家肿瘤疾病中心的医学肿瘤学部门合作。
Kather教授在演讲中阐述了人工智能在肿瘤治疗中的变革潜力，包括生物标志物提取、方法学进展以及通用模型的应用。他以肺癌治疗为例，说明了治疗选择的复杂性：“2010年，我们的治疗选择非常有限，只有少数化疗药物可用。但到了2023年，治疗指南变得极其复杂。我们需要在许多不同类型的治疗中做出选择，而生物标志物可以帮助我们做出正确的决策。”
他还探讨了像ChatGPT这样的通用模型在肿瘤学中的应用，强调需要额外的上下文来增强模型的响应能力：“我们需要以正确的方式使用这项技术，以探索它能为我们带来什么。”
人工智能用于乳腺癌筛查
瑞典圣约兰医院的高级乳腺放射科医生Karin Dembrower博士分享了人工智能技术在乳腺癌筛查中的应用。她详细介绍了瑞典乳腺癌筛查项目，该项目为40至74岁的女性提供每两年一次的免费筛查。
Dembrower博士所在的医院用商业人工智能算法取代了一名人类读者，并在超过55,000名女性的前瞻性临床研究中取得了显著成果：癌症检出率提高，阳性预测值（PPV）也有所改善。
然而，她也强调了人工智能实施中的公平性问题，特别是训练数据集的多样性和验证过程的重要性：“我们希望人工智能算法能够在多样化的人群中进行训练，包括少数群体。但获取多样化数据集并不容易，这是我们在验证过程中必须注意的。”
此外，Dembrower博士指出，人工智能筛查的普及存在不平等现象。在瑞典，只有少数医院采用了人工智能筛查技术，而社会经济地位较低的女性往往难以获得相关信息或参与筛查。
人工智能在健康公平中的全球挑战
埃默里大学医学院的副教授Judy Gichoya博士探讨了人工智能与全球健康公平的交叉点。她提出了一个发人深省的问题：“人工智能在哪里能带来最大的投资回报？机会成本是什么？”
Gichoya博士强调了人工智能在增强患者参与度和改善医疗信息获取方面的潜力：“如今，你不需要依赖英语作为获取信息的唯一语言。你可以提出问题：我在哪里可以接受筛查？如何计划我的筛查？”
然而，她也指出，大型语言模型（LLMs）的回答往往反映了多数人的观点，而全球各地的指南存在差异，这使得模型的普适性受到限制。她提到：“由于历史偏见在我们的医学文献中普遍存在，人工智能在不同环境中的翻译非常困难。”
Gichoya博士还提出了关于人工智能实施的实际影响和资源分配的深刻问题：“在获得人工智能诊断后，我们能否进行治疗？我们是否有必要的资源？当我们花费大量资金开发人工智能时，资源被转移到了哪里？”
她呼吁在人工智能开发和监管中采取细致入微的方法，以确保技术的公平和有效使用，从而改善全球健康结果。
总结
人工智能在癌症诊断和治疗中的应用展现了巨大的潜力，但也面临着公平性和资源分配的挑战。三位专家的分享为我们提供了宝贵的见解，提醒我们在推动技术进步的同时，必须关注其对社会和健康公平的深远影响。
观看网络研讨会（链接）
作者简介
- Jakob Kather博士：德国德累斯顿工业大学临床人工智能教授，精准肿瘤学专家。
- Karin Dembrower博士：瑞典圣约兰医院高级乳腺放射科医生，卡罗林斯卡学院研究员。
- Judy Gichoya博士：埃默里大学医学院副教授，医疗人工智能创新与转化信息学实验室联合负责人。