在精准肿瘤学时代，人工智能（AI）的融合不仅有益，更是必不可少。AI增强了我们分析海量数据的能力，从而实现更精准、更个性化的治疗方案。这项技术为复杂问题带来清晰解决方案，赋能临床医生做出基于数据的明智决策，最终改善患者预后。 更重要的是，通过识别肉眼难以察觉的模式，AI不仅能预测癌症进展，更能最大限度地减少治疗副作用。
道格拉斯·B·弗洛拉博士*撰写了一篇题为《2024年精准肿瘤学领域十大AI故事》（AI报告）的精彩文章，重点阐述了人工智能赋能的精准肿瘤学在医学领域的进展与潜力。
10. 自动化病理分析
2024年，各大医疗中心采用人工智能驱动的数字病理技术，显著提升了诊断速度与准确性。这项技术不仅加速了患者诊疗流程，更将世界级诊断能力带入众多医疗资源匮乏的社区。弗洛拉博士预测，到明年，该系统与基因组数据的整合有望构建诊断全景图，为日益个性化的治疗方案提供支持。
9. 分子反应预测
人工智能已显著提升分析复杂分子数据的能力，例如基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，能够在治疗开始前预测肿瘤对不同疗法的反应。基于这些信息，可为患者选择最佳治疗方案以改善预后。越来越多的研究人员正将这项技术整合到治疗过程中，用于实时监测疗效并指导临床试验设计。
8. 联合学习网络
这项技术使不同癌症中心的医疗人员能够共享见解，同时避免泄露敏感患者数据。据报道，一项采用该方法的突破性研究通过分析三大洲65家机构的数据，在严格遵守患者隐私标准的前提下，成功发现了五种罕见儿童癌症的新生物标志物。
7. 人工智能增强的临床试验匹配
2024年，人工智能系统通过自动扫描患者病历、基因档案及试验数据库，实现了临床试验与患者的实时匹配。弗洛拉博士指出，尽管成人癌症患者通常仅有3-5%参与临床试验，但采用人工智能匹配系统的中心报告参与率已提升至15-20%。
6. 治疗反应与毒性预测
通过分析实验室检测值、基因标记和患者症状等多项数据点，可在治疗前预测不良反应。采用这些人工智能系统的癌症中心报告称，严重不良事件减少了30%至40%，急诊就诊次数下降了25%。"某大型癌症中心记录显示，仅在6个月内，通过预防并发症就节省了320万美元。"
5. 精确放射组学
该技术能从标准影像学检查中提取数千个定量特征，用于预测肿瘤行为及治疗反应。2024年，基于人工智能的放射组学技术以89%的准确率预测免疫疗法反应，较传统方法提升29%，从而避免患者接受无效治疗，并快速识别出最可能获益的群体。
4. 临床决策支持
2024年，人工智能驱动的临床决策支持系统（CDS）开始收集并分析海量信息，包括技术期刊和医生病历记录，基于真实世界证据和患者特异性因素提供情境感知型洞察。这项技术有望让无法接触大型医疗中心的社区群体也能平等获取专业医疗知识。
3. 减轻医师行政负担
医生们正花费更多时间处理文书工作等行政事务。如今的人工智能系统不仅能记录对话，还能实时提取有价值的见解并生成临床记录。
2. 多模态早期检测
这些系统通过收集并分析多种数据类型——例如影像学数据、血液生物标志物、基因组特征及实验室检测值——在癌症最早期、最易治疗的阶段实现精准检测。"2024年多模态人工智能研究的数据令人震撼：特定癌症类型的检出率提升65%，假阳性率下降40%。 一项大规模研究发现，人工智能增强的筛查技术能比传统方法平均提前17个月发现胰腺癌——这可能彻底改变这种最具挑战性癌症的治疗前景。"——《人工智能报告》
1. 人工智能在理解癌症机制方面的飞跃性进展
2024年，诺贝尔化学奖授予了DeepMind的约翰·詹珀和德米斯·哈萨比斯，以表彰他们开发的AlphaFold技术，同时授予了华盛顿大学的大卫·贝克，以表彰他们在蛋白质结构预测领域的开创性工作。该技术可用于发现新型癌症疗法的新药物靶点。
最后几点感想……
人工智能在个性化肿瘤治疗领域的迅猛发展令人瞩目。凭借其早期癌症检测能力，患者得以获得及时干预，挽救生命。该技术还能降低治疗毒性，通过更精准的方案提升患者生活质量。更令人惊叹的是，人工智能正让世界级医疗资源普惠大众，确保尖端治疗方案惠及所有人。这不仅是突破性进展，更是医疗领域的革命性变革。
道格拉斯·B·弗洛拉医学博士是《精准肿瘤学中的人工智能》杂志的主编。
2024年成为癌症治疗领域的里程碑时刻令我深感震撼——这一年不仅实现了渐进式改进，更在癌症检测、认知与治疗领域引发了根本性变革。从革新实验室工作流程的自动化病理学，到重塑药物研发格局的诺贝尔奖级突破，这些进展正在改写医学可能性的边界。 此刻正是回顾过去一年、庆祝非凡进展的绝佳时机。
查看引用文章
道格拉斯·B·弗洛拉医学博士，《2024年精准肿瘤学十大AI故事》，载于《精准医学内幕》，原刊于2025年2月《精准肿瘤学中的AI》期刊。
