□記者 褚怡

　　隨著(zhù)癌癥類(lèi)型日益細分、精準醫療不斷推進(jìn)，人工智能（AI）正迅速成為腫瘤醫學(xué)領(lǐng)域不可或缺的技術(shù)力量。近日，德國柏林沙里泰大學(xué)醫院領(lǐng)銜團隊和德累斯頓工業(yè)大學(xué)領(lǐng)銜團隊分別在國際學(xué)術(shù)期刊《自然-癌癥》雜志上發(fā)表相關(guān)成果，展示了AI在癌癥臨床診斷中的廣闊應用前景。

　　在臨床案例中，有患者因視物重影就診，經(jīng)磁共振成像（MRI）檢查發(fā)現顱內深部疑似存在腫瘤。但由于腫瘤位置敏感，傳統活檢手術(shù)風(fēng)險較高，常令醫生陷入兩難。為應對這類(lèi)挑戰，沙里泰大學(xué)醫院領(lǐng)銜研究團隊開(kāi)發(fā)出名為CrossNN的AI模型，可通過(guò)分析腫瘤細胞的表觀(guān)遺傳特征，在無(wú)需手術(shù)情況下實(shí)現快速、無(wú)創(chuàng )的癌癥診斷。

　　“在腫瘤細胞中，表觀(guān)遺傳信息會(huì )以各自特有的方式發(fā)生改變。我們可以根據這些特征性‘分子圖譜’識別不同類(lèi)型腫瘤并對其進(jìn)行分類(lèi)?！表椖控撠熑酥?、神經(jīng)病理學(xué)家菲利普·奧伊斯基興說(shuō)。

　　在部分腦腫瘤病例中，CrossNN模型可通過(guò)腦脊液等體液樣本獲取所需信息，實(shí)現“液體活檢”，避免了高風(fēng)險開(kāi)顱手術(shù)。研究團隊已經(jīng)在臨床病例中成功運用這一方法，憑腦脊液分析確診一例中樞神經(jīng)系統淋巴瘤病例。

　　研究團隊介紹，他們利用大量參考腫瘤數據對CrossNN模型進(jìn)行了訓練，并在超過(guò)5000個(gè)真實(shí)樣本上完成驗證。研究顯示，該模型在腦腫瘤診斷中準確率高達99.1%；當擴展至170多種癌癥類(lèi)型時(shí)，該模型總體上識別準確率達到97.8%，優(yōu)于現有多數AI診斷工具。此外，該模型具有可解釋性，臨床醫生可追蹤其診斷邏輯，增強了醫學(xué)AI的可信度。

　　研究人員表示，CrossNN模型不僅可用于腫瘤位置不適合活檢的癌癥類(lèi)型的診斷，還有助于從總體上提高癌癥診斷的準確性。沙里泰大學(xué)醫院首席醫療官馬丁·克賴(lài)斯說(shuō)，在癌癥治療日益個(gè)性化和快速發(fā)展的背景下，精準診斷是實(shí)現有效治療的前提。

　　另一項研究中，德累斯頓工業(yè)大學(xué)研究團隊聯(lián)合德國其他機構及英國、美國研究人員，推出具備自主推理能力的“醫療人工智能體”，用于輔助腫瘤醫生進(jìn)行個(gè)性化臨床決策。該AI智能體融合了大型語(yǔ)言模型和多種專(zhuān)業(yè)醫學(xué)工具。研究人員為其接入MRI和計算機斷層掃描成像（CT）分析、病理圖像解讀、基因突變預測、文獻檢索與腫瘤指南查閱等功能，使其具備“類(lèi)醫生”的綜合推理與信息整合能力。

　　為驗證效果，研究團隊設計了20個(gè)模擬病例，讓AI智能體自主選擇工具、提取關(guān)鍵信息，做出臨床診療建議，并由醫學(xué)專(zhuān)家對輸出結果進(jìn)行審核。結果顯示，該AI智能體在91%的案例中得出正確臨床結論，并在超過(guò)75%的回答中準確引用腫瘤指南。

　　研究人員表示，通過(guò)引入專(zhuān)業(yè)診斷工具和醫療信息檢索等功能，該AI智能體顯著(zhù)減少了“AI幻覺(jué)”，即貌似合理卻實(shí)際錯誤的回答，提升了安全性與可信度。

　　研究論文第一作者迪克·費貝爾說(shuō)：“這類(lèi)AI工具不僅能夠在日常臨床決策中提供支持，還能幫助醫生及時(shí)獲取最新的治療指南，從而助力為癌癥患者制定最優(yōu)的個(gè)體化治療方案?！毖芯繄F隊認為，該AI智能體已具備初步進(jìn)入臨床應用的可行性。下一步，他們將重點(diǎn)推進(jìn)“人機協(xié)作機制”的開(kāi)發(fā)。同時(shí)，系統部署也將優(yōu)先考慮數據安全與隱私保護。

　　“要在未來(lái)真正釋放AI智能體在醫療中的潛力，關(guān)鍵在于將其平穩嵌入常規臨床流程，并盡可能減少對醫生工作的干擾?！闭撐耐ㄓ嵶髡?、德累斯頓工業(yè)大學(xué)教授雅各布·克特爾認為，為了成功部署醫療AI智能體，必須對醫療專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行系統培訓，讓他們能夠與AI高效協(xié)同工作，同時(shí)始終保有最終的臨床決策權?！癆I的職責是為醫生賦能，絕非取而代之?！?/p>