2017 CSCO系列報導(一)：腫瘤大數據與人工智慧的應用

腫瘤大數據為臨床治療帶來更多選擇

去年的 CSCO 會議上提到中國已開始建立「腫瘤大數據平台」，為促進個人化醫療、臨床決策支持、醫療品量控管等方面的應用服務。而今年大會策劃了「乳癌大數據專場」，發表截至2017年9月10日透過 CSCO BC 臨床研究數據所收集的十家醫院共 22231 例，涵蓋不同階段和不同治療特色的腫瘤數據庫，為乳癌臨床治療帶來更多可能。

殷咏梅教授

江蘇省人民醫院腫瘤內科副主任殷咏梅教授提到，隨機研究 (randomized controlled trial，RCT) 具有樣本數小、時間較短、根據嚴格標準篩選受試者等，有其侷限性，而真實世界數據 (real world study, RWS) 雖然收集時間較長，但沒有上述限制，樣本數大，更具臨床實用價值。透過 4000 例 HER2 陽性乳腺癌數據來分析臨床用藥與手術治療現況，發現分子標靶藥物 Trastuzumab曲妥珠單抗（Herceptin®) 赫賽汀或賀癌平，能夠延長 HER2 陽性患者的無事件存活率（event-free survival, EFS），而已經使用該藥物的患者，在復發轉移後繼續使用卻對無惡化存活時間(Progression Free Survival, PFS)的幫助有限 (PFS越高藥效越好)，可換用不同作用機制的標靶治療更有益於病患；再者，透過統計數據分析，也發現各地區 HER2 陽性乳癌患者的藥物使用存在較大差異，原因是醫保政策的不同，而中國人力資源和社會保障部在今年 7 月 19 日宣布將注射用的 Trastuzumab 等 36 種藥品納入《國家基本醫療保險、工商保險和生育保險藥品目錄(2017年版)》，期望促進醫療普及，也能讓臨床數據更加精準。

青島大學附屬醫院的王海波教授希望透過大數據分析喚起大眾對 T3 乳癌的重視，在 CSCO BC 臨床研究數據收集的 22231 例乳癌中，分析 T3 乳癌治療的首治模式後發現 T3 患者選擇術前治療的患者比例偏低，但淋巴結陽性、HR陰性的比較更高；針對 T3 乳癌患者，乳腺全切和腋窩清掃是主要的手術方式；儘管術前治療組並未顯示出生存獲益，但考慮到該組惡性程度更高，T3 患者更應推薦術前治療。最後，他也再次強調 RWS 帶來了更多臨床上的思考，除了為實證醫學 (evidence-based medicine，EBM) 提供更堅實的科學證據，也能在臨床應用上為病人帶來更完善、更多元的治療選擇。

王海波教授

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醫療決策的人機對話：誰贏？還是雙贏？

透過大數據，從基因體學、蛋白質體學和代謝體學的領域，協助臨床試驗數據和真實世界臨床數據進行挖掘，可找出更有效的標靶位點、生物標記、活性物質等，更有效地進行篩選工作。但由於巨量資料要透過人工處理相當耗時耗力，因此出現人工智能 (AI) 的需求。在此次 CSCO 的衛星會中，百洋智能科技的「人工智能時代：Watson 如何與腫瘤醫生強強聯合」探討 IBM 的Watson for Oncology、Watson for Genomics 如何協助臨床治療決策與基因體學的數據分析，以及人工智能到底是醫生的助手還是敵手？

其中，解放軍第三〇七醫院乳腺腫瘤科主任江澤飛教授表示，大數據整合分析是目前精準醫學的瓶頸，如何實現「快速、準確、可重複」至關重要，而人工智慧的應用有三個面向：

智能影像：分子影像學崛起後，更需要人工智能來分析大量影像，量化影像的特徵，對放射醫生是極大的幫助；也能幫助腫瘤分型。
智能病理：腫瘤病理學有三大挑戰：臨床需求要「快、準、高」、醫療人才短缺、臨床治療依賴經驗不易定量。透過人工智能應用於病理診斷，能幫助更快速判斷腫瘤的良惡性、組織分類及預後，且講求「絕對正確」的臨床判斷，降低失誤率。
智能決策：面對日新月異的醫療科技與龐大的臨床數據和文獻，單靠人工很難持續不斷地全面性吸收，且這些資料當中有 80% 屬於非結構化醫療，但人工智能可讀取結構與非結構化的資料，作為臨床決策的有力幫手。

江澤飛教授

最後，江教授提到人工智能與醫生的比較，醫生會綜合考慮證據與實際情況，讓病患感到有熱情、有溫度、有情感交流，而人工智能嚴格遵照證據與指南，雖然「無情無義」但「有理有據」，因此他認為人工智能並不會取代醫生，但會用人工智能的醫生可能取代不會使用人工智能的醫生。

Dr. C. K. Wang

在Ｑ＆Ａ時間，IBM Watson 腫瘤與基因體學的代理首席醫學官 Dr. C.K. Wang 提到，Ｗatson 訓練系統是根據具體的患者的病例和醫學行政數據來建構，它並沒有自我學習的功能，必須要接受培訓和訓練，而且機器也有可能犯錯，因此這個系統也會不斷被修正，最終還是要靠人類作維護，所以這也是人不用怕被機器取代的原因，因為最終人仍是這套系統的主體。他也補充，該系統每個月都會發布最新版本，由公司內部各領域專家對相關文獻和數據做確認，來確保數據是準確的。基因線上於 CSCO 現場報導。

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