肿瘤，特别是恶性肿瘤，是现代医疗面对的最大难题之一，肿瘤患者的难以治好、易于复发、死亡率高、医治本钱昂扬等问题，也是摆在人类面前的巨大应战。人工智能辅佐肿瘤医治，可满意更多肿瘤患者的确诊、放射、药物医治需求，详细体现在可在放射印象中辅佐医师辨认和勾画肿瘤及正常器官、辅佐医师进行疗前、疗中、疗后医治作用的猜测、辅佐放疗物理师进行放射医治计划的规划等方面。掩盖肿瘤印象确诊、肿瘤智能放疗、肿瘤药物研制、患者盯梢医治等要害场景。人工智能的使用将进一步促进肿瘤患者个体化精准医治的执行，促进职业规范构成，不断改善肿瘤患者的医疗条件，进步肿瘤患者生存率。
作者 | 付海天、樊晓芳
一 肿瘤医治概览
1.1肿瘤类型
按患病程度：良性肿瘤恶性肿瘤（癌症）
按患病部位：中枢神经体系胸部腹部泌尿及生殖体系头颈部其它部位
1.2肿瘤确诊办法：实验室查看印象学查看病理查看
1.3肿瘤医治办法：手术医治化药医治放射医治中药医治生物医治
1.4常见恶性肿瘤：肺癌胃癌食管癌肝癌乳腺癌子宫颈癌肠癌白血病鼻咽癌
1.5常见肿瘤药物类型：烷化剂抗代谢药物小分子靶向药单克隆抗体铂类协作物
1.6肿瘤医治流程
1.7肿瘤数据发生及流通
二 肿瘤医治范畴工业及商场概略
2.1肿瘤医治商场规划
依据我国工业信息网数据，2015年全球肿瘤融化设备及耗材商场规划约为7.56亿美元，估计 2022年商场规划约15.80亿美元，年均复合增长率约11.1%，高于全球医疗器械职业全体增速，2012年全球共新增癌症病例约 1,410 万例，估计2025年新增癌症病例超越2,000万人。据前瞻网数据，2018年我国城市常见癌种确诊与医治花费均匀约为63300元，我国肿瘤医疗服务商场年存量规划为2500亿元以上，肿瘤医疗服务，包括肿瘤确诊、肿瘤医治和姑息医治三个阶段，其商场占有率约分别为5%、80%和15%。
2.2肿瘤医治工业链
2.3肿瘤医治中人工智能技能使用
数据发掘：用于对海量靶点数据剖析进行肿瘤药物研制，以及肿瘤基因数据剖析等。
计算机视觉：用于肿瘤医学印象/病理图画中病灶的辨认、切割、剖析，放疗中的图画处理等。
自然语言处理：用于肿瘤医学文献研讨及文本剖析，树立肿瘤知识库等。
深度学习：用于树立肿瘤疾病剖析模型，对肿瘤危险或患病概率做出猜测，放疗靶区主动勾画等。
三 肿瘤医治范畴细分使用场景及代表安排
四 肿瘤医治代表 AI 技能,使用产品/解决计划及使用事例
Insilico Medicine——药物发现东西Pandomics：该公司开发和验证了一套可供生成模型以及机器学习的算法，用来规划生成小分子靶向药物，使用于医治变老和肿瘤。Insilico Medicine能经过其靶点发现渠道找到在癌症、纤维化、NASH、免疫学和中枢神经体系疾病等方面的靶点。Insilico Medicine的研讨展现了用生成模型以及增强学习算法规划出来的小分子靶向药物，并且在细胞和动物模型上验证了规划出来的分子活性和开端药代动力学特性。
中山大学——人工智能辅佐内镜上消化道癌前期确诊体系：此项研讨经过收集上消化道癌患者和正常人群内镜图画进行大规划机器学习，使用和继续改善以深度卷积神经网络为根底的图画辨认算法，研制出一套上消化道癌内镜AI智能确诊体系（GRAIDS）。该体系经过模仿医师的思维和确诊推理，对内镜下肿瘤病变进行智能辨认和剖析，可进步前期癌变的辨认率和确诊的准确性，其首要功用包括以下三方面：GRAIDS可以准确确诊上消化道肿瘤并且实时辅导内镜查看操作；低年资内镜医师在GRAIDS的协助下可到达经历比较丰富的内镜专家确诊水平；构建了依据云技能的多中心上消化道癌内镜AI确诊渠道。
百洋智能——印象解决计划（B SO）：该产品可可对肿瘤相关手术进行术前手术计划、术中定位导航，并在手术完毕后进行效果评价。该体系首要具有三项技能特征：依据人工智能的交融配准东西，完成了多模态的印象数据整合；依据人工智能的肿瘤和安排结构切割东西；依据虚拟/混合实际技能的3D 模型展现。以骨瘤切除手术为例，经过B SO的CT-MR多模态印象交融术前辅佐体系，可在术前经过剖析印象了解肿瘤的规模，判别肿瘤安排与正常安排的鸿沟，准确判别手术的切除规模。现在骨肿瘤多模态3D印象手术计划已在华西医院使用，助力骨盆恶性肿瘤精准切除，辅佐展开了200余例手术。
IBM——癌症咨询体系Watson for Oncology（WfO）：WfO能协助医师快速发现患者病历中的要害信息，找到相关依据，探究各种医治计划。WfO自2012年起开端承受纽约留念斯隆-凯特琳癌症中心(MSK)的肿瘤学家们密布的医疗练习，旨在了解与癌症患者相关的要害数据，例如血液检测成果、详细描述肿瘤类型、巨细和方位的病理学和印象学陈述，以及是不是真的存在基因突变等。随后，为了给特定患者供给循证医治主张，该项目梳理了很多医学文献，到现在为止，WfO 现已可以为乳腺癌、肺癌、前列腺癌、结肠癌、膀胱癌、子宫内膜癌、甲状腺癌、直肠癌、肝癌、胃癌、卵巢癌、食道癌、宫颈癌13种癌症供给医治决议计划支撑。
全域医疗——智能放疗计划体系mdaccAutoPlan：该体系掩盖了肿瘤放疗大数据，可以用计算机进行学习和剖析，给予一个新的使命时，计算机将依据前期的学习成果，依据该病例临床特色，完成主动计划规划，并将放疗计划规划的功率进步5倍至10倍，并且确保了规划成果保持在共同。mdaccAutoPlan完成了全主动化规划，体系主动检测使命行列、主动规划、输出、保存和统计剖析，为不同部位的肿瘤生成靶区辅佐概括、主动布野、调整方针函数，生成最优计划，削减医师个人专业水平缓习气对计划质量的人为影响。
零氪科技——人工智能辅佐决议计划体系Hubble：零氪科技经过将患者病例数据和算法模型使用于肿瘤医治，构建医治模型并供给数据支撑，然后辅佐医院办理决议计划、辅佐科研、辅佐临床医治。Hubble 体系“AI-肺结节智能确诊”模块全主动地辨认CT印象中所有的结节，辨认率达91.5％。零氪科技现在已与超500家归纳及专科三甲医院协作，经过对临床数据进行智能结构化处理，树立了大规划肿瘤数据渠道。Hubble体系现现已过公安部-信息体系安全等级维护认证第三级，以及HIPAA-美国医疗信息安全维护法案认证。
海心智惠——癌症患者精准医治办理移动APP海心抗癌：该 APP 供给了一整套肿瘤医治的规范体系，包括了专业科普、病况解读、计划剖析、阶段规划办理、药物智库等，协助癌症患者和家族科学抗癌。海心抗癌APP经过将癌症医治规范与人工智能相结合，归纳考虑癌症医治过程中的杂乱要素，协助患者拟定和挑选最对自己最合适的医治计划。App 中包括针对肿瘤疾病的智能医治体系，该体系将国内最新癌症医治规范与人工智能相结合，交融肿瘤专家临床经历，为不同患者在不同阶段供给最佳的医治计划和阶段规划主张。
五 AI 技能在肿瘤医治中的使用局限性
1.国内缺少与发达国家相似的老练的大规划肿瘤信息数据库。
2.肿瘤印象数据标示规范不一致、标示数据较少且标示难度过大。
3.取得三类医疗器械许可证类肿瘤人工智能产品较少。
4.肿瘤发病要素杂乱，难以简略输入海量数据完成人工智能剖析。
六 肿瘤医治智能化开展的新趋势
1.传统放疗器械厂商逐渐引进人工智能放疗体系，进步放效果率。
2.人工智能印象确诊产品在底层医院遍及，推进肿瘤早筛。
3.头部医院牵头树立肿瘤大数据中心，助力肿瘤医学前沿研讨。
4.肿瘤基因测序大数据剖析成为干流，进一步推进肿瘤精准医疗。
