人工智能：癌症诊疗领域的变革新力量
发布日期：2025-08-22引言
在癌症诊疗的漫长征程中，传统方法虽历经发展，但仍面临诸多挑战。如今，人工智能（AI）的崛起为这一领域带来了新的曙光。近期研究显示，基于人工智能的图像分析模型在癌症诊断与预后预测方面展现出超越传统方法的巨大潜力，有望重塑癌症治疗与管理的格局。
研究突破：AI模型展现卓越预测能力
研究成果发表与介绍
《通讯医学》杂志发表的一项研究揭示了人工智能在癌症诊疗领域的重大进展，生物和精准医学公司Caris Life Sciences发布的新闻稿也对此进行了详细介绍。研究人员称，这项研究标志着利用人工智能分析肿瘤生物标志物迈出了显著一步，凸显了其改善患者治疗结果的巨大潜力。
模型数据与预测效果
大规模数据分析：Caris的人工智能模型分析了35000多名患者的数据。在乳腺癌患者中，该模型对PD - L1阳性表型状态进行评分，评估接受Keytruda（pembrolizumab）治疗患者的总生存率。结果显示，被模型确定为可能对Keytruda有反应的患者，死亡风险约为未被确定为有反应者的一半，而传统PD - L1评分对预测患者存活时间的影响小得多。
遗传特征预测相当：在预测错配修复缺陷和微卫星不稳定性（影响肿瘤行为和治疗反应的遗传特征）方面，人工智能方法与传统评分方法效果相同。
研究结论与协同优势
研究人员得出结论，该研究引入了超越传统病理切片分析的框架，证明了模型预测免疫治疗关键预后生物标志物的能力，突显了其作为病理学家支持工具的潜力。模型生成的热图有助于识别关键区域，促进病理学家与人工智能发现的协作环境，这种协同作用可能彻底改变患者分层和预后，为临床实践提供多方面支持。
专家认可：AI提升诊疗准确性与效率
Caris专家观点
Matthew Oberley博士：Caris首席临床官兼首席病理学家Matthew Oberley博士指出，传统PD - L1检测可能会低估阳性病例，尤其是接近1%阈值时。而Caris的人工智能模型提高了预测准确性，整合两种染色方法特征，显示出优越的预后精度，临床采用可提高癌症患者评估的准确性和效率，助力临床决策。
George W. Sledge，Jr.博士：Caris执行副总裁兼首席医疗官George W. Sledge，Jr.博士表示，这项研究强调了人工智能可显著提高组织样本评估的准确性和效率，有望指导免疫治疗决策，提高患者治疗效果。
应用展望：AI融入癌症治疗全流程
专家看法与期望
Soroush Rais - Bahrami博士：北卡罗来纳州温斯顿 - 塞勒姆威克森林大学医学院的Soroush Rais - Bahrami博士认为，人工智能肯定会被纳入患者整个治疗旅程的不同层次。
Richard Boyajian观点：波士顿Dana - Farber Brigham癌症中心放射肿瘤科的高级执业注册护士和执业护士Richard Boyajian于2016年在Brigham and Women’s Hospital创立了虚拟前列腺癌症诊所，也是CURE咨询委员会成员。他表示，人工智能具有互补作用，能简化工作，确保信息完整。越快向提供者简洁呈现所有数据，他们就能根据多个关键点做出决策。人工智能可计算构建图片，将事件置于背景下，辅助做出更全面的判断。
结论
人工智能在癌症诊疗领域的应用已取得令人瞩目的成果。从精准预测癌症生物标志物和患者存活率，到提高组织样本评估的准确性和效率，再到有望融入患者治疗的各个环节，人工智能正逐步改变癌症治疗和管理的格局。尽管目前仍面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，人工智能有望为癌症患者带来更精准、高效的治疗方案，提高患者的生存率和生活质量，开启癌症诊疗的新时代。
