人工智能已經在改變我們對抗癌症的方式
人工智能（AI）正加速我們檢測和治療癌症的過程，但人類醫生仍然至關重要。
根據估計，去年美國有約61萬人因癌症去世，這幾乎與該國四年內的內戰死亡人數相同。在2024年，至少有200萬人被診斷出某種形式的癌症，這個數字在近年來持續上升。早期檢測是決定癌症患者是否最終能夠存活的主要因素之一，幸運的是，醫療治療的進步也在助力改善這一情況。研究人員和醫學科學家們相信，人工智能模型在早期檢測過程中可以發揮關鍵作用。儘管AI仍無法替代醫生的現實醫療專業知識或給出真正的醫學診斷，但它可以成為一個關鍵工具，使醫生的工作更加高效。
AI能夠快速分析大量數據並尋找模式，這使得它非常適合於檢測器官和組織圖像中的不規則性，並在癌細胞擴散之前識別出來。今天，《自然》期刊上發表的一項研究由哥倫比亞大學的研究人員描述了一種新的醫療AI模型，該模型能夠準確預測細胞層面的基因活性。理論上，這種細緻的預測能力可以為研究人員打開新的理解癌症基因突變的途徑。
哥倫比亞大學的教授拉烏爾·拉巴丹在聲明中表示：“準確預測細胞活動的能力將改變我們對基本生物過程的理解。這將使生物學從描述看似隨機的過程的科學，轉變為能夠預測支配細胞行為的基本系統的科學。”
目前，醫生已經在使用AI來幫助檢測腫瘤和加速診斷。科學家和製藥公司也在不同程度上利用這項技術來協助開發新的癌症治療藥物。儘管AI幾乎不會在短期內取代受訓的腫瘤科醫生，但所有跡象都表明，這些模型在未來將在抗擊癌症的過程中扮演越來越重要的角色，從最早的檢測到晚期治療。
AI幫助研究人員了解癌症的細胞層面起源
開發這種能夠預測基因活性的AI模型的哥倫比亞大學研究人員稱之為GET（通用表達變壓器），他們在130萬個人類細胞的圖像上訓練了這個模型。研究人員將這一過程比作OpenAI的ChatGPT大型語言模型如何吸收大量網絡文本資料。一旦醫療AI模型學會了“不同細胞狀態的語法”，拉巴丹指出，它就可以根據這些信息進行模式預測。當他們測試AI時，研究人員表示它能夠預測某些從未見過的細胞類型中的基因表達。
拉巴丹補充道：“這些方法可以有效地進行大規模計算實驗，提升和指導傳統實驗方法。”
這篇論文發表的幾個月前，哈佛醫學院的科學家們描述了另一種與癌症相關的AI檢測工具，該工具也在《自然》期刊上發表。在那個例子中，研究人員訓練他們的模型檢測19種不同類型腫瘤的跡象，這是通過觀察醫療患者圖像來實現的。該模型據報導能夠基於細胞特徵檢測癌症並預測腫瘤的分子特徵，還能預測患者在不同癌症類型中的存活潛力。名為CHIEF（臨床組織病理學影像評估基金會）的模型在6萬幅來自肺、前列腺、結腸及其他器官的全切片圖像上進行了訓練。研究人員表示，CHIEF的訓練數據範圍廣泛，使其能夠比其他更專業的模型更全面地解釋醫療圖像。
哈佛醫學院教授、該研究的高級作者顏坤興在聲明中表示：“如果進一步驗證並廣泛部署，我們的方法及類似的方法可以早期識別可能受益於針對某些分子變異的實驗性治療的癌症患者，這種能力在全球範圍內並不普遍。”
AI在癌症研究的每一階段都在發揮作用
AI在癌症治療中的潛力大致可分為五個類別：預測、檢測、藥物發現和治療實施。在檢測方面，放射科醫生和其他醫生已經在使用AI工具來幫助檢測腫瘤。就在本週，發表在《自然醫學》期刊的一項新研究中，涉及近50萬名德國患者的數據顯示，使用AI檢測模型的醫生確認的乳腺癌病例比獨自行動的醫生更多。具體來說，使用AI的醫生的癌症檢測率比不使用的醫生高出17.6%。
FDA也已經批准了一款AI軟件的市場推廣，旨在幫助識別前列腺癌的跡象。國立衛生研究院（NIH）的研究人員創建的另一個AI模型名為LORIS（基於邏輯回歸的免疫療法反應評分），展示了它能夠預測哪些癌症患者最可能從某些免疫療法中受益。這種方法利用身體的免疫系統瞄準癌細胞，比傳統的化療和放療等癌症治療方法更具侵入性，但僅對一部分人有效。像LORIS這樣的模型可以幫助醫生更好地識別適合的療法，並同時避免讓其他患者接受不必要的治療。
在藥物發現方面，來自芝加哥大學醫學綜合癌症中心的研究人員最近獲得了1600萬美元的聯邦政府資助，旨在利用強大的機器學習模型來檢索大型醫療數據集並尋找可能啟發新療法的模式。參與此項工作的相關人士表示，AI的進步希望能加快新藥的發現時間，盡可能為需要的患者提供及時的治療。
芝加哥大學醫學綜合癌症中心主任昆勒·奧杜辛在聲明中表示：“癌症患者沒有時間等待新療法，因此迫切需要壓縮藥物發現的時間，我們的目標是利用能源部的超級計算能力來實現這一點。”
AI工具並非萬能解決方案
同時，過快地對AI篩查和檢測工具寄予過高的期望也存在風險。前述的幾個模型仍在研究階段，並需要更多的測試才能在醫療機構大規模部署。此外，還存在一些投機者利用“AI”這一過於廣泛的術語來推銷未經充分測試的模型，並使其看起來比實際更有效的風險。已有多個案例顯示，人們在使用流行的大型語言模型後收到了錯誤且可能危險的診斷。一項去年發表在《美國醫學會雜誌兒科學》上的研究發現，OpenAI的ChatGPT在面對83%的兒科案例時做出了錯誤的診斷。這類模型也偶爾會出現虛構事實的情況，並且以自信的語氣表達。這在要求它提供蛋糕食譜時可能會導致搞笑的結果，但當有人用這些錯誤信息進行自我用藥時，這些不準確性可能會帶來危險。
即使在未來幾年中，AI模型的癌症檢測能力可能會改善，但它們仍然無法替代受訓的醫生。正如紐約大學新聞學教授梅瑞迪斯·布魯薩德在其2023年書籍《不僅僅是故障》中所指出的，即使是最先進的AI模型，本質上也只是將靜態圖像與人類標記的其他圖像進行比較，快速查看兩者之間的數學相似性。這可能導致驚人的結果，但這一過程最終仍然是一種預測，而不是診斷。診斷仍然需要一位人類醫生根據多年現實世界的經驗來審視證據並得出自己的專家結論。
我們已經生活在一個醫生可以利用這些工具來增強自身能力的世界。然而，AI是否會可靠到能夠完全取代醫生的角色，仍然不明確。
強烈建議大家在享受AI技術帶來的便利時，仍需保持警惕，特別是在涉及健康和醫療的領域。AI雖然能夠輔助醫生，但最終的診斷和治療決策仍應由專業醫療人員負責。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
