李靜堯,邱 陽,王海東
(陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院胸外科,重慶 400038)
放眼全球,人工智能(artificial intelligence,AI)大模型時代全面到來。在過去的十年中,由于算法的改進、計算能力的增加、可用數(shù)據(jù)的擴展和應(yīng)用范圍大幅增長[1],AI大模型通常訓(xùn)練參數(shù)量達到百億、千億甚至萬億級別,有著極強的學(xué)習(xí)表達能力。經(jīng)過海量數(shù)據(jù)的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督的指令微調(diào)和基于強化學(xué)習(xí)的人類反饋對齊,AI大模型可以理解豐富的自然語言、圖像及完成多模態(tài)分析任務(wù),相比傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型性能有較大提升。隨著ChatGPT、Sora的流行,以及首批國產(chǎn)大模型產(chǎn)品獲得批準(zhǔn)并向用戶開放服務(wù),AI大模型正全面應(yīng)用于各個領(lǐng)域,為越來越多的行業(yè)帶來價值。醫(yī)療領(lǐng)域被認(rèn)為是AI最值得應(yīng)用的領(lǐng)域之一,現(xiàn)目前AI在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用包括院內(nèi)診斷與治療、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、健康管理及新藥研發(fā)等,為醫(yī)療健康服務(wù)提供了強大的支持,顯著提高了相關(guān)領(lǐng)域服務(wù)的水平和效率,改善患者的診療結(jié)果、提供個性化醫(yī)療、縮小健康差距[2-3]?!督】抵袊?030”規(guī)劃綱要》提出,到2030年,要將我國整體癌癥的5年生存率提升15%,提高腫瘤綜合治療水平成為業(yè)界努力的方向。癌癥不僅是中國主要的公共衛(wèi)生問題,同時也是全球范圍的主要死亡原因之一,為人類健康帶來了沉重的負(fù)擔(dān)[4],其中肺癌是目前全球發(fā)病率、病死率最高的惡性腫瘤[5]。過去的幾十年里,在醫(yī)療和科研工作者的不懈努力下,肺癌的診療技術(shù)取得了明顯的進步,包括影像技術(shù)、基因檢測、分子標(biāo)志物、靶向和免疫治療等,實現(xiàn)了患者的個體化治療[6],然而面對不斷增長的巨大數(shù)據(jù),如何做到清晰分辨和快速有效利用,依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)將需要漫長的挖掘整理過程,極易漏掉關(guān)鍵信息且浪費寶貴的數(shù)據(jù)資源。相比傳統(tǒng)手段,AI技術(shù)可以更高效地處理海量數(shù)據(jù),從而迅速找到疾病特征和規(guī)律。在多模態(tài)醫(yī)學(xué)資料分析和影像識別上,AI技術(shù)已呈現(xiàn)出顯著的優(yōu)越性[7]。AI技術(shù)可以依據(jù)海量的醫(yī)學(xué)知識庫和數(shù)據(jù)庫,通過深度學(xué)習(xí)、關(guān)系推理、強化學(xué)習(xí)等方法,建立完整的臨床輔助決策系統(tǒng)[8],且可以主動對標(biāo)最新診療指南、專家共識,以及國內(nèi)外海量臨床研究、藥物試驗、文獻報道、真實世界數(shù)據(jù),這是傳統(tǒng)方法所無法企及的。大力推廣AI技術(shù),使用AI技術(shù)參與臨床輔助診療全過程,將會大大提高早期肺癌的檢出率,特別是能夠幫助基層醫(yī)院提高診療質(zhì)量。因此,隨著大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展,AI技術(shù)在臨床診斷、治療和預(yù)防的應(yīng)用前景非常廣闊[9]。本文將重點探討AI技術(shù)在肺癌臨床診療中的應(yīng)用,并對其研究進展及面臨的問題進行闡述。
肺癌篩查主要手段包括CT或PET-CT檢查,其中AI技術(shù)在影像學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)出色,能夠快速定位可疑病灶,為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的診斷建議,從而顯著減少漏診和誤診,提高篩查的準(zhǔn)確率。AI技術(shù)在肺癌影像中的應(yīng)用不僅限于定位,還能有效地識別肺組織中的腫塊、結(jié)節(jié)[10]、淋巴結(jié)[11]或其他異常的組織變化[12]。在相關(guān)研究中,通過比較傳統(tǒng)放射科醫(yī)師閱片和AI技術(shù)輔助下的診斷結(jié)果,證明了AI技術(shù)輔助診斷在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)閱片[13]。更為重要的是,當(dāng)放射科醫(yī)師與AI技術(shù)協(xié)同工作時,整體診斷表現(xiàn)進一步提升,平均癌癥漏診率減少了60%[14],這展現(xiàn)了AI技術(shù)在肺癌篩查中的積極作用,提高了診斷的準(zhǔn)確度,醫(yī)生提供了強有力的輔助工具,使得臨床決策更加可靠。
傳統(tǒng)的病理學(xué)診斷具有人力成本和時間成本高,且主觀性強的缺點[15],AI技術(shù)輔助病理診斷的處理速度更快、準(zhǔn)確度更高、穩(wěn)定性更強,這已在眾多情景中得到驗證[16]。AI技術(shù)在肺癌病理診斷中的應(yīng)用場景包括肺癌的定性分析及組織學(xué)亞型判斷,預(yù)測肺癌分子學(xué)特征及患者預(yù)后,肺癌生物學(xué)標(biāo)志物的定量分析,信息整合實現(xiàn)深層次的肺癌精準(zhǔn)診斷等[17],因此應(yīng)用潛力巨大。
由于肺癌相關(guān)血液標(biāo)志物的特異度高,檢測肺癌標(biāo)志物對肺癌診斷具有一定的臨床價值。影像學(xué)有助于篩查早期肺癌,在此基礎(chǔ)上AI技術(shù)將肺部影像資料和肺癌標(biāo)志物進行融合與分類,使判讀結(jié)果更加客觀及量化。目前已有多項研究報道了此類AI模型[18],顯示出對于早期肺癌的診斷潛力。AI技術(shù)也被應(yīng)用于基因表達譜分析中,例如,通過AI機器學(xué)習(xí)技術(shù)尋找肺腺癌細(xì)胞基因組通路中可操作的下游生物標(biāo)志物,將有可能直接篩選出靶向藥物進行治療[19]。YUAN等[20]使用AI機器學(xué)習(xí)技術(shù)對鱗癌和腺癌的基因表達譜進行分析,鑒定了CSTA、TP63等十余項基因在兩者中的差異表達。通過AI技術(shù)我們可以對腫瘤有更多的理解,就能更好地弄清腫瘤的進展和轉(zhuǎn)移,開發(fā)出更多可行的人工智能方法是擴大對腫瘤預(yù)后研究的必要條件。
依賴于海量數(shù)據(jù)的推動,以AI機器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)為代表的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析技術(shù)取得了突飛猛進的進展。AI技術(shù)利用龐大的醫(yī)學(xué)知識庫和數(shù)據(jù)庫,通過深度學(xué)習(xí),主動識別、記錄最新的診療指南、專家共識,以及國內(nèi)外海量的臨床研究、藥物試驗、文獻報道、真實世界數(shù)據(jù)等,建立肺癌臨床輔助決策系統(tǒng)[21],對患者的進行多模態(tài)數(shù)據(jù)分析,輔助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地做臨床決策。例如,本院開展的全球首家AI多學(xué)科診療平臺,基于多種AI技術(shù),融合影像、臨床文本等多模態(tài)信息,依托大規(guī)模圖形處理器(graphic process unit,GPU)算力,實現(xiàn)肺癌的智能診斷、TNM分期和決策推薦,為臨床醫(yī)生和患者提供AI診療建議,在確保有效診療的基礎(chǔ)上,還可為患者提供充分的基于循證醫(yī)學(xué)證據(jù)的醫(yī)學(xué)人文關(guān)懷和健康管理建議等。經(jīng)研究證實,相較于傳統(tǒng)人工決策方式,AI技術(shù)輔助下的臨床決策顯示出更加優(yōu)越的效率和準(zhǔn)確度[22]。
在肺癌術(shù)前實施的經(jīng)AI技術(shù)規(guī)劃的三維重建技術(shù),將CT的二維影像轉(zhuǎn)變?yōu)榱Ⅲw圖像,可以更加直觀且清晰地看到肺癌病灶的組織形態(tài)、毗鄰血管神經(jīng)等細(xì)微結(jié)構(gòu),在AI技術(shù)的協(xié)助下快速規(guī)劃出具體的手術(shù)方案,例如手術(shù)術(shù)式的選擇、病灶切除范圍等。SHADEMAN等[23]利用豬作為實驗?zāi)P?將AI技術(shù)融入機器人手術(shù),經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)AI技術(shù)輔助機器人在縫合一致性、滲漏發(fā)生率、錯誤次數(shù)、完成時間等方面都優(yōu)于傳統(tǒng)機器人手術(shù)。不過此項技術(shù)的發(fā)展還仍然需要倫理、法律等方面的監(jiān)管。
通過對大量臨床數(shù)據(jù)和基因組學(xué)等數(shù)據(jù)的分析,AI技術(shù)可以個體化預(yù)測肺癌患者的生存期(無進展生存期、無疾病生存期、總生存期等)、現(xiàn)有腫瘤倍增時間、對不同治療方案的反應(yīng)和預(yù)后等,從而為患者提供更加精準(zhǔn)和有效的治療策略。例如,AI技術(shù)現(xiàn)正用于預(yù)測免疫抑制劑和靶向治療的反應(yīng)[24];同時還可以使用AI技術(shù)優(yōu)化肺癌的全身治療選擇,KURESHI等[25]應(yīng)用AI機器學(xué)習(xí),評估多個因素來預(yù)測表皮生長因子受體陽性非小細(xì)胞肺癌接受厄洛替尼或吉非替尼的腫瘤反應(yīng)。因此值得進一步深入應(yīng)用研究。
AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能涉及隱私和數(shù)據(jù)安全、醫(yī)療事故責(zé)任劃分、醫(yī)療決策的公平性、人機關(guān)系等倫理問題。2023年10月,科技部等多部門聯(lián)合發(fā)布《科技倫理審查辦法(試行)》,對于科技倫理審查的基本程序、標(biāo)準(zhǔn)、條件等提出統(tǒng)一要求,意在規(guī)范科學(xué)研究、技術(shù)開發(fā)等科技活動的倫理審查工作,強化科技倫理風(fēng)險防控,促進負(fù)責(zé)任創(chuàng)新。為構(gòu)建科技與倫理的和諧關(guān)系,推動AI技術(shù)與社會的良性互動,未來還需制訂更為細(xì)致的AI技術(shù)倫理規(guī)范,強化透明度和問責(zé)制。醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)建立獨立的AI技術(shù)倫理審查部門,強化技術(shù)倫理教育等,以確保AI系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)和應(yīng)用符合倫理要求,從而促進AI技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展和幫助社會受益。
AI技術(shù)在臨床診療中的高速發(fā)展還面臨著一些挑戰(zhàn)。作為醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)該充分學(xué)習(xí)國家法律法規(guī),合理開展AI技術(shù)診療活動,才能保障診療安全、患者隱私,以及國家的信息化資源。我國AI技術(shù)治理模式傾向于促進與監(jiān)管并重,發(fā)展與安全并行。新時期AI技術(shù)相關(guān)的法規(guī)也陸續(xù)出臺,如《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細(xì)則(試行)》明確禁止AI技術(shù)軟件等替代醫(yī)師本人提供診療服務(wù)。在相關(guān)法律法規(guī)的監(jiān)管下,既保障AI技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新,也確保其在合法、安全、可控的框架內(nèi)運行,最大限度地減少風(fēng)險和負(fù)面影響。
未來,創(chuàng)新醫(yī)療的發(fā)展離不開AI技術(shù),但建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源并不僅僅依靠社會資本和企業(yè)來獨立完成,還需要國內(nèi)權(quán)威醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)學(xué)專家的主導(dǎo)并吸納具有醫(yī)學(xué)背景知識的人員參與建設(shè)過程,例如對患者的診療病案進行梳理、建模和標(biāo)注等,以建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和驗證體系,從而更系統(tǒng)有效地推動AI醫(yī)療技術(shù)水平的提升[26]。隨著AI技術(shù)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的持續(xù)普及,會有越來越多的醫(yī)療保健專業(yè)人員接觸到AI技術(shù),因此對于AI技術(shù)診療工具的培訓(xùn)需求也變得越來越迫切。經(jīng)過培訓(xùn)、實踐、反饋,進而將這些人員納入翻譯和開發(fā)人員的角色,豐富AI技術(shù)創(chuàng)造的勞動力,通過提高批判性評估、推動更好的研究質(zhì)量和優(yōu)化資源分配來加速創(chuàng)新,使患者和從業(yè)受益[27]。
綜上所述,AI技術(shù)在肺癌診療領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊,能夠提高肺癌早期診斷的準(zhǔn)確性、優(yōu)化個性化治療方案、輔助醫(yī)療機器人手術(shù)、整合分析醫(yī)療數(shù)據(jù)并預(yù)測診療結(jié)果,有望為肺癌患者帶來更高效、更精準(zhǔn)和更個性化的醫(yī)療服務(wù)。在整個醫(yī)療領(lǐng)域,已經(jīng)證實AI技術(shù)在提高患者預(yù)后、提高醫(yī)療效率和加速整個醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)新方面具有巨大的潛力。然而,這些AI醫(yī)療工具需要謹(jǐn)慎使用,將患者的隱私和安全放在首位。隨著AI能力的指數(shù)增長,相信AI技術(shù)將在包括肺癌在內(nèi)的醫(yī)療全域發(fā)揮越來越重要的作用。