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隨著癌癥類型日益細(xì)分、精準(zhǔn)醫(yī)療不斷推進(jìn)，人工智能（AI）正迅速成為腫瘤醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不可或缺的技術(shù)力量。近日，德國柏林沙里泰大學(xué)醫(yī)院領(lǐng)銜團(tuán)隊和德累斯頓工業(yè)大學(xué)領(lǐng)銜團(tuán)隊分別在國際學(xué)術(shù)期刊《自然-癌癥》雜志上發(fā)表相關(guān)成果，展示了AI在癌癥臨床診斷中的廣闊應(yīng)用前景。

在臨床案例中，有患者因視物重影就診，經(jīng)磁共振成像（MRI）檢查發(fā)現(xiàn)顱內(nèi)深部疑似存在腫瘤。但由于腫瘤位置敏感，傳統(tǒng)活檢手術(shù)風(fēng)險較高，常令醫(yī)生陷入兩難。為應(yīng)對這類挑戰(zhàn)，沙里泰大學(xué)醫(yī)院領(lǐng)銜研究團(tuán)隊開發(fā)出名為CrossNN的AI模型，可通過分析腫瘤細(xì)胞的表觀遺傳特征，在無需手術(shù)情況下實現(xiàn)快速、無創(chuàng)的癌癥診斷。

“在腫瘤細(xì)胞中，表觀遺傳信息會以各自特有的方式發(fā)生改變。我們可以根據(jù)這些特征性‘分子圖譜’識別不同類型腫瘤并對其進(jìn)行分類?！表椖控?fù)責(zé)人之一、神經(jīng)病理學(xué)家菲利普·奧伊斯基興說。

在部分腦腫瘤病例中，CrossNN模型可通過腦脊液等體液樣本獲取所需信息，實現(xiàn)“液體活檢”，避免了高風(fēng)險開顱手術(shù)。研究團(tuán)隊已經(jīng)在臨床病例中成功運用這一方法，憑腦脊液分析確診一例中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤病例。

研究團(tuán)隊介紹，他們利用大量參考腫瘤數(shù)據(jù)對CrossNN模型進(jìn)行了訓(xùn)練，并在超過5000個真實樣本上完成驗證。研究顯示，該模型在腦腫瘤診斷中準(zhǔn)確率高達(dá)99.1%；當(dāng)擴(kuò)展至170多種癌癥類型時，該模型總體上識別準(zhǔn)確率達(dá)到97.8%，優(yōu)于現(xiàn)有多數(shù)AI診斷工具。此外，該模型具有可解釋性，臨床醫(yī)生可追蹤其診斷邏輯，增強(qiáng)了醫(yī)學(xué)AI的可信度。

研究人員表示，CrossNN模型不僅可用于腫瘤位置不適合活檢的癌癥類型的診斷，還有助于從總體上提高癌癥診斷的準(zhǔn)確性。沙里泰大學(xué)醫(yī)院首席醫(yī)療官馬丁·克賴斯說，在癌癥治療日益?zhèn)€性化和快速發(fā)展的背景下，精準(zhǔn)診斷是實現(xiàn)有效治療的前提。

另一項研究中，德累斯頓工業(yè)大學(xué)研究團(tuán)隊聯(lián)合德國其他機(jī)構(gòu)及英國、美國研究人員，推出具備自主推理能力的“醫(yī)療人工智能體”，用于輔助腫瘤醫(yī)生進(jìn)行個性化臨床決策。該AI智能體融合了大型語言模型和多種專業(yè)醫(yī)學(xué)工具。研究人員為其接入MRI和計算機(jī)斷層掃描成像（CT）分析、病理圖像解讀、基因突變預(yù)測、文獻(xiàn)檢索與腫瘤指南查閱等功能，使其具備“類醫(yī)生”的綜合推理與信息整合能力。

為驗證效果，研究團(tuán)隊設(shè)計了20個模擬病例，讓AI智能體自主選擇工具、提取關(guān)鍵信息，做出臨床診療建議，并由醫(yī)學(xué)專家對輸出結(jié)果進(jìn)行審核。結(jié)果顯示，該AI智能體在91%的案例中得出正確臨床結(jié)論，并在超過75%的回答中準(zhǔn)確引用腫瘤指南。

研究人員表示，通過引入專業(yè)診斷工具和醫(yī)療信息檢索等功能，該AI智能體顯著減少了“AI幻覺”，即貌似合理卻實際錯誤的回答，提升了安全性與可信度。

研究論文第一作者迪克·費貝爾說：“這類AI工具不僅能夠在日常臨床決策中提供支持，還能幫助醫(yī)生及時獲取最新的治療指南，從而助力為癌癥患者制定最優(yōu)的個體化治療方案?！?/p>

“要在未來真正釋放AI智能體在醫(yī)療中的潛力，關(guān)鍵在于將其平穩(wěn)嵌入常規(guī)臨床流程，并盡可能減少對醫(yī)生工作的干擾?！闭撐耐ㄓ嵶髡?、德累斯頓工業(yè)大學(xué)教授雅各布·克特爾認(rèn)為，為了成功部署醫(yī)療AI智能體，必須對醫(yī)療專業(yè)人員進(jìn)行系統(tǒng)培訓(xùn)，讓他們能夠與AI高效協(xié)同工作，同時始終保有最終的臨床決策權(quán)?！癆I的職責(zé)是為醫(yī)生賦能，絕非取而代之。”

（據(jù)新華社電  記者褚怡）