淺析人工智能在癌癥治療方面的應用及展望

母金強 農冠勇

摘要：作為互聯網創新不可或缺的一部分，人工智能的技術通過識別、跟蹤、預測和管理等方法受到了廣泛應用。 “人工智能+癌癥治療”是今天醫學界非常熱門的話題，兩者的結合是人工智能與產業深度融合的重要體現。目前，人工智能廣泛應用于醫學影像、疾病輔助診斷及治療，新藥研發、便攜式機器人，康復輔助機器人以及生物醫學研究等。其中，以智能機器人為代表的蓬勃發展，醫療智能機器人作為世界智能機器人發展的先行者，淘汰了新一波對手。有效減少醫療資源短缺，降低醫務人員感染風險，協助醫生更快的查找病根，促進醫療行業知識發展。

整體上看，我國人工智能醫療市場仍處于探索階段，如何基于AI技術開拓發展應用場景，已成為當下各大科技公司的主攻方向。人工智能產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。其中基礎層和技術層由于技術壁壘較高，其布局主要來自科技巨頭，應用層則涌現出多家新型人工智能醫療創業公司。國內疾病風險預測、智能醫療背景下的公司數量最多，占醫療人工智能公司總數的一半以上，但該領域的專業醫生缺口大、誤診漏診率偏高以及診斷速度有限，基于以上行業的缺陷，未來幾年國內智能醫療行業勢必會掀起一股新的熱潮。

一、國內外研究現狀及發展建議

近年來，人工智能在醫學研究中的應用不斷深入，癌癥研究成為人工智能的熱點，美國在人工智能領域走在世界前列。本次研究發現，與人工智能相關的癌癥研究領域的文獻數量逐年增加，美國是文獻數量最多的國家。文章被引率一直高于世界平均水平，這些研究機構多為廣泛的大學（系統內設有醫學院或醫學中心）和從事癌癥研究的專業醫療機構，為跨學科合作研究創造了良好條件，人工智能對癌癥領域的研究，加上美國政府在人工智能領域的研究經費投入大，專利產出較多，因此具有很強的影響力。中國在出版物數量上排名第二。與美國相比，雖然有國家政策文件支持，研究非?；钴S，研究成果增長迅速，醫學人工智能技術有一定的儲備，但有一個研究課題和跨機構合作不足，被引論文率較低，與美國在資本投資上仍有差距，研究方向側重于現有技術和應用研究，底層基礎技術和突破性技術研究薄弱等問題。針對上述情況，一是建議高?？蒲袡C構加強與醫療衛生機構和企業的合作。高?？蒲袡C構提供技術研究，醫療衛生機構提供數據和應用場景，與具有互補技術優勢的企業合作，進一步推進人工智能在癌癥研究中的應用;二是建議增加科研經費。加強核心技術研究與創新。繼續投資傳統優勢技術，確保領先地位，加大對先進技術的投入，開展專項研發（力爭達到世界一流水平，推動技術發展;此外，人才培養、道德和法律將成為世界人工智能研究共同的未來戰略突破點。

二、通過人工智能提高診斷效率

三、疾病診斷是醫療行業最基本的業務活動，對疾病信息的確定和疾病的后續治療具有積極作用。在這個飛速發展的高科技時代，人工智能技術在疾病的診斷中得到了廣泛的應用，例如在肝、腎、前列腺等器官疾病的診斷中，人工智能技術可以獲得這些器官疾病的準確圖像數據。能夠為疾病的診斷提供有效的支持，確保疾病的發生診斷的效率和準確性。比如在國外，人工智能技術與醫學診斷已經達到了更深層次的融合。在德國，一些醫院已經開始使用人工智能醫生。通過患者與人工智能醫生的交流，“醫生”會調用并分析疾病信息庫中的數據，實現對患者的有效分析和診斷。條件 制定相應的配方。顯然，將人工智能技術融入醫療診斷活動后，醫生可以從繁瑣的工作中解脫出來。抓住這個機會，醫生將有更多的時間和精力來分析疑難雜癥，診斷和治療危重病人。提高了醫療診斷活動的效率，對醫療活動的發展產生了積極的影響。

四、發展預期

從人工智能在癌癥研究領域的熱點可以推斷，它可以應用于分子生物學、細胞組織學、臨床診斷、治療和預后預測等領域，涵蓋基礎研究和臨床研究的多個方面，具有廣泛的應用前景、應用范圍。

從高頻、高中心性關鍵詞和關鍵詞時區分布圖可以看出，人工智能在癌癥研究中的熱點主要有：一是人工智能在乳腺癌診治中的首次應用，2010年以來，神經網絡技術的主要用途是將乳腺癌進行分類。2012-2014年主要是分析腫瘤的質地變化以提高放療的準確性。 2015-2018年的研究方向主要是將人工智能學習、深層卷積神經網絡等人工智能技術在CT、MRI、超聲等臨床診斷的應用，二是人工智能在癌癥基礎研究研究中的應用。2010年到2013年主要關注和研究細胞中的基因表達，在細胞組織進行光譜學方法的敏感度分析。從2014到2016年，在體外研究了癌細胞的轉移、生長、信號通路和突變。2017年起開始對腺癌進行研究。三是人工智能在構建癌癥模型中的應用。2010年至2013年，我們利用人工智能學習建立預測模型，對化療受益人進行Logistics效率分析，進行風險因素研究，并在后期引入定量構效關系等方法進行模型管理和驗證。2017年，人工智能與大數據相結合，開始開展腫瘤異質性和腫瘤放射學研究，致力于降低癌癥死亡人數;從肺癌診斷和檢測來看，2010年人工智能在肺癌中的應用主要是利用人工神經網絡來研究生物標志物。 2013-2014年，癌癥的診斷和檢測是研究的熱點，尤其是鱗狀細胞癌。由此看來，項目預計根據人工智能的方法學研究，利用分類器、支持向量機等工具，通過微陣列、隨機森林、自然語言處理等算法改進人工智能方法和技術，對信息進行處理和優化，預測癌癥的發生發展。

蛋白質研究是人工智能應用于癌癥研究的開創性領域。早期的微陣列技術為基因研究提供了方法論基礎。標準化陣列包括數千個基因表達和數百個樣本。異常組織中表達的基因可以與正常組織中表達的基因進行比較。對疾病病理學有很好的了解，更好地診斷和預測基因表達！基因表達需要蛋白質研究。蛋白質檢測可以貫穿于癌病的發生、發展、轉移、診斷和治療的全過程。通過使用人工智能方法研究蛋白質，癌細胞生長的整個過程是一個前沿。

五、總結

癌癥研究中的人工智能現已成為世界各國科技革命的新舞臺。利用國外研究的熱點和前沿，結合自身特點，發揮我國在癌癥防治方面的優勢，利用人工智能，重點開展國際合作與國家機構間的合作，更好地促進中國在人工智能癌癥領域研究中的發展。

本文為桂林航天工業學院2021年大學生創新創業訓練計劃項目《智能癌癥醫生》（202111825136）成果。