CSCO 2019：AI 助攻临床诊疗中国智慧医疗大迈进

大数据及人工智能（AI）的创新不仅改变人类的生活，也促使医疗技术越来越进步。不管是基础医学、临床医学、新药研发、NGS、影像辨识和诊断都看到 AI 的踪影。近年来，中国也积极的发展智慧医疗技术，尤其是透过 AI 解决肿瘤领域的问题。2019 年 CSCO 的“智引医疗、创领未来”专题，也邀请 CSCO 智慧医疗专委会主委梁军教授、梅奥诊所（Mayo Clinic）创新中心发展与医师伙伴 Sandhya Pruthi 副主任等临床医师分享。

让 AI 的应用源于临床、高于临床、回归临床

梁军教授表示，由于中国医生短缺、基层人才缺乏，肿瘤等慢性病患越来越多，加上医疗成本高、中层医疗误诊率偏高，所以需要AI 来解决上述问题。目前可透过建立可流通的健康医疗数据与资讯平台、实现全路径健康医护服务、打造贯穿生命周期的健康医护服务模式、互联网服务创新使病患容易接受治疗等措施，推进中国智慧医疗的发展。以及连结各肿瘤领域专家和临床大数据中心共同进行多中心研究和临床试验，让 AI 的应用源于临床、高于临床、回归临床。此外，跨学科的合作非常重要，临床医生找出诊疗过程中的问题和困难，再由 AI 专家配合临床医生寻找解决这些问题的方法。

CSCO 智慧医疗专委会主委梁军教授

远距医疗教育：微影片平台卫教乳癌病患

Sandhya Pruthi 副主任则分享他们先录制乳癌诊断、治疗、保健相关主题的短影片放在网络平台上，再将线上连结分享给首次被诊断出罹患乳癌的病患，结果将近 6 成 (57.4%) 以上的病患收到连结会注册看影片，其中又有 93.7% 的病患至少看过一次影片，其中最常观看的主题为常见的乳癌类型、乳房异常和乳房切片、如何判别切片结果、肿瘤标记、癌症分期等。看过影片的病患也会同时分享给家人和医疗人员。他们也学会如何管理自己的生活，因此对此教育方式的满意度都非常的高。未来，梅奥诊所也将进一步探讨病患使用该平台和其预后的关联性。

Mayo Clinic 创新中心发展与医师伙伴 Sandhya Pruthi 副主任

建立 CSCO 智慧决策系统

AI 决策系统是一套医疗辅助决策系统，主要结合人工智能和医师的共同决策来解决肿瘤病患复杂问题，帮助诊疗规范化、诊疗更精准、做出最佳决策。解放军总医院第五医学中心江泽飞教授于 2018 年引进国外的肿瘤 AI 系统 WFO（Watson for oncology），该系统由 Sloan-Kettering 肿瘤中心（MSKCC）训练而成，与 MSKCC专家治疗决策的符合率达 90%。江教授进行 WFO 乳癌治疗决策的中国全国多中心、双盲、对照的临床试验，纳入不同阶段和不同亚型的乳癌病患，目的分析 WFO 与不同级别医生决策的符合率，并透过分析决策与指南的符合率，探索智慧决策的规范性。结果显示， WFO 与中国医生决策的符合率受病例的复杂程度影响，而且符合率低于美国。造成水土不服的原因有些药物中国没有上市、医保政策和治疗习惯的差异化、智慧财产权等。对此，江教授建立 CSCO 智慧决策系统，未来需要在真实环境下验证系统的扩展性并且进一步优化。

解放军总医院第五医学中心江泽飞教授

AI 预测化疗后骨髓抑制

中国医科大学附属第一医院肿瘤内科刘云鹏主任表示 AI 可以从多个面向帮助医生进行临床工作，特别是肿瘤治疗等棘手问题，例如化疗的副作用——骨髓抑制，即是白血球、红血球及血小板数目会降低。在 2018 年，全球最佳化疗利用率为 57.7％，但若发生骨髓抑制，不仅延缓化疗的进行而影响治疗效果，甚至可能会导致其余并发症而危及病患生命。他与 AI 专家合作，透过算法共同建立以化疗结果评估的 AI 预测模型。在病患进行化疗前和化疗初期，透过该模型预测不同化疗方案选择时，其出现骨髓抑制风险。结果显示，AI 对红血球抑制的预测敏感度达到 90% 以上，特异性也超过 75%，能辅助医生为病患制定个人化的诊疗策略，降低病患发生骨髓抑制的风险。除了化疗副反应预测之外，AI 能从辅助诊断、制定临床决策等方面，进一步提升医师临床工作效率，减轻压力。

中国医科大学附属第一医院肿瘤内科刘云鹏主任

AI 助攻临床多体学研究——以肺癌早筛为例

肿瘤的预测性、预防性医疗、个人化医学相当复杂，因此需要结合基因体学、转录体学、蛋白质体学、代谢体学等数据分析，并且转换成可用的资讯，才能为科研工作和医师临床决策所用。复旦大学附属中山医院胸腔肿瘤和呼吸介入科胡洁副主任以 AI 筛检肺癌为例。有别于以往的单一体学数据来源建立 AI 能力，他与 AI 专家合作，透过结合影像学、生物标记等临床多体学和多模态数据，并且透过卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）提升 AI 筛检肺结节良性与恶性筛检的准确度。在 1 万例以上的病例中，此 AI 与病理筛检结果一致性超过 90%。目前已有各种多体学演算工具被开发出来，未来若能建立能动态处理数千种 mRNA、蛋白质、代谢物的 AI 模型，将可望提升癌症药物疗效，克服抗药性，改善病患生活品质。