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美国治疗癌症:人工智能将帮你找到最优癌症治疗方案

人吃五谷杂粮,不可能一辈子不生病。生了病就要治疗,小病和常见病还好说,如果碰上大病或者疑难杂症,你可能会跑好几家医院才能最终确定治疗方案。特别像癌症这类大病,各地的医疗条件和医生的经验大不相同,对同一个癌症患者的癌症治疗方案会有不同的看法,这样就会给患者造成选择性困难,不知道应该听哪个医生的。美国治疗癌症一直处于世界的前列,目前开展的人工智能能让患者获得最优的癌症治疗方案。真的是这么神奇么?下面,就让我们一起来看看吧。


美国治疗癌症 人工智能 癌症治疗方案


这几年抗癌新药数量井喷,治疗手段日新月异,令人振奋。最典型的是黑色素瘤。2011年,晚期病人标准选择仍然是化疗,平均存活时间仅为10个月。2016年,多数病人无需化疗,很多人可以存活5年、10年,甚至被治愈。因为在这5年之中,有10种治疗黑色素瘤的新药上市:涵盖了靶向药物、免疫药物、癌症疫苗,效果都显著优于普通化疗。最新免疫组合疗法(PD1+CTLA4)临床试验中,36%病人肿瘤消失或者几乎消失,试验结束时,75%存活超过两年。医生还在继续跟踪这批病人。目前已知的免疫疗法结果显示,熬过3年的患者绝大多数能活过10年,多数被治愈。短短5年时间,病人从绝望,变为充满希望;这是科学的胜利,病人的福祉,科学家和医生的动力。类似的革命性进展正在其它癌症中出现苗头,比如肺癌肾癌,多发性骨髓瘤等。


最新最贵的疗法就是最优选择吗?


对于癌症患者来说,突然有了“选择困难症”:这些完全不同,且看起来都有效的治疗方法,应该怎么选?这就像从北京到广州以前只能坐轿子,很慢,现在突然有了高速公路、高铁、飞机,都明显更快,该选哪一种?再用黑色素瘤为例,是否一定选最新的PD1+CTLA4免疫组合疗法?

前列:免疫组合整体疗效好,但副作用也更强,不仅53%病人都出现显著副作用,而且高达36.4%的病人都因为无法承受副作用而退出了临床试验。

第二:组合疗法价格非常昂贵,如果没有保险,预计目前治疗费用会达到近200万人民币。

对比下面两种免疫疗法方案:

方案A:35%患者有效,45%两年生存,8%严重副作用,价格100万。

方案B:50%患者有效,75%两年生存,36%严重副作用,价格200万。

方案B响应率更高,但副作用高很多,而且贵很多。你选哪个?

就像飞机vs高铁,虽然飞机快,但如果36%的机会被取消航班,价格还贵一倍,你选哪个?

因此,所谓“正确的选择”,需考虑病人健康情况,肿瘤特性和经济情况。

这并非黑色素瘤特有的难题。多发性骨髓瘤,仅2015年就上市了3个新药,目前临床在用的至少有6大类,20余种药物。这些药多数并没有互相比较过,无法知道哪种较好。使用组合疗法则更加麻烦,选择多达几十种。但每位患者只有1种选择,而且无法重来。


精准医疗时代,医生面临多重挑战


以往,遇到选择困难症,我们会依靠医生,相信他们能做出较好的选择,因为医生有两个法宝:权威临床指南(比如NCCN指南),和个人经验。但到了精准医疗时代,这两个法宝都受到了挑战。首先,指南一般是根据临床试验结果,提供对“一类病人”的主流治疗方案推荐,但这不是对所有患者的最优疗法。这就像中学老师,上课往往针对“中等生”,结果优等生觉得无聊,差等生听不懂,很多学生都在浪费时间。因此,要给每个病人较好的治疗,还得靠医生经验来调整。但医生经验有时也不好使。由于新药出现得太快,信息爆炸式更新,医生不可能有足够多时间来消化和练习,而刚等掌握了的时候,完全不同的新药又来了,指南又换了。有几十年丰富经验的主任医师,遇到免疫药物,也得从头学起,以往的经验仍有价值,但大打折扣。这不是中国的问题。即使在美国,癌症病人如果看3个同样权威的医生,很有可能得到3种不同的治疗方案。应该相信谁呢?在中国,过分依靠医生个人经验另一个严重的后果是:一线医院人满为患,其它医院无人问津。而由于学习环境的差异,一线医院和其它地区医生水平差距会进一步拉大。中国顶尖三甲肿瘤医院拥挤不堪,医生和患者都怨声载道。根本原因就是他们各方面都领先其它医院太多。政府非常想要分流病人,但如果治疗方案的制定只依赖主观的医生经验,这问题注定无解。


如何让每位病人都能获得最优诊疗方案?


靠人工智能和逻辑算法!今年初,“阿尔法狗”(AlphaGo)围棋战胜李世石,让很多人发现,所谓顶尖高手的经验,或者叫“棋感”,可以被逻辑算法战胜。医学领域也早有这样的例子。比如,精神科诊断非常困难,误诊率很高。最近一项研究发现,医生通过标准流程,只有40%的概率能正确预测高危年轻人是否会在两年半之内发病。但电脑程序凭借分析受试者说话的特征(断句,偏好的词汇等),预测准确率接近100%。事实上,目前为止,“专家经验”对战“计算机程序”的研究中,计算机赢或者打平的时候占了90%以上。数据更新越来越快,医生已经不可能跟上医学中所有的最新进展,开发人工智能来帮助医生做出判断,是大势所趋。数据越多越复杂,程序优势越明显。好几个大公司都在开发类似的计算系统,比如“Watson肿瘤解决方案”(IBM Watson for Oncology)。


“沃森”(IBM Watson)是IBM开发的认知计算系统。认知计算相比较于人工智能是一个更为宽泛的概念。它拥有理解、推理、学习三种能力,采用自然语言处理技术和机器学习技术,从大量非结构化数据中揭示非凡洞察力,通过追踪用户反馈和专家训练,不断进步,提升解决方案和解答的能力。“沃森”兴趣广泛,它能通过分析网络信息,提前预判服饰流行趋势;也能摇身一变成“沃森大厨”(Chef Watson),通过学习几万种经典食谱,分析海量食材配搭,结合化学、营养学等方面数据,自己创造“沃森新菜式”。


“Watson肿瘤解决方案”是IBM和美国顶尖癌症研究中心纪念斯隆-凯特琳癌症中心(MSKCC)的合作项目。你可以把它想象成为一位名叫“沃森”的肿瘤诊断助理,它掌握基础医学知识,已经从医学院顺利“毕业”。现在,肿瘤中心的顶尖专家正在教“沃森”学习和解读癌症医学报告,等这个阶段完成,它就拥有了等同于一名合格肿瘤医生的知识储备与经验,能够为肿瘤医生在判断诊疗时“献言献策”了。这应该会是全世界最勤奋的肿瘤诊断助理!它不吃饭,不睡觉,不健忘,每天可学习上万篇研究文献,整理海量数据。而且它靠谱,因为“科学是它判断的唯一标准”。“Watson肿瘤解决方案”的目标是帮助肿瘤科医生实现真正的精准诊疗。它通过快速整合病人所有信息,包括病理、各种组学研究(基因组、代谢组、肠道菌群组等)、既往病史等,匹配历史上已有的海量医学文献与数据,基于世界值得信赖的肿瘤学专业知识,最后计算出针对个体病人最优的治疗方案。


看到了吧,美国治疗癌症应用人工智能为患者计算出最适合患者病情的癌症治疗方案很神奇吧,有了它,你就不用再跑好多家医院以求得最佳癌症治疗方案了。省时省力,还能享受人工智能带给你的生活便利,真是一个不错的选择。随着精准医疗时代的来临,人工智能在癌症治疗领域将发挥更大的作用。


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