作者：Nathan Levitan，医学博士，IBM Watson Health

在过去十年中，很少有什么想法能像人工智能 (AI) 在肿瘤诊疗领域的应用那样引起如此多的兴奋和困惑。

从我们最初宣布计划应用 Watson 技术帮助肿瘤医生的那一刻起，我们就面临着两极分化的舆论热潮。从天花乱坠的宣传，比如：“你的下一个医生可能是机器人！”到冷嘲热讽：“AI 在医疗领域注定失败的 5个原因”，各种报道五花八门。

如今，通过数据、分析和人工智能来帮助改善癌症诊疗的历程已经走过了 5个年头。尽管我们仍处于早期的初级阶段，但让我感到高兴的是，实际的进展远比上面提到的那些新闻报道所讲述的故事更令人鼓舞。

事实上，人工智能不仅可用于在目前支持医生为患者实施癌症诊疗，还可产生可量化的结果，帮助设定未来的发展方向。

美国临床肿瘤医师协会 (ASCO) 年会是世界领先的肿瘤医生和癌症研究人员的年度盛会，在 2019年的年会上，展示了几十个此类进展的例子。

基于我们对这些摘要的研究，以及我们参与 ASCO 上提到的多项研究的经验，我们正在不断深入了解如何最有效地应用这项技术。启示是：机器人肿瘤专家并非等于答案。

事实证明，人工智能能够帮助医生有效管理人类大脑无法应对的海量数据。人工智能在放射、病理、皮肤病等领域的图像识别应用已广为人知。医生可能不记得与特定临床情况相关的最新文献，而这项技术可以伸出援手，提供可选的治疗方案以及经过整理的医学文献。

人工智能还可用于分析、利用数以千计临床试验的资格标准，并将患者与相应的试验匹配起来。该技术还可用于快速对肿瘤基因组测序的结果提供注解，确定针对患者的潜在可选的个性化治疗方案。

ASCO 的数据表明，该技术有可能用于促进医生和患者之间的共享式治疗决策，丰富肿瘤多学科会诊的讨论，对医生进行培训，还可用于远程咨询。

这是巨大的进步。最初，将人工智能引入癌症治疗领域被称为具有里程碑意义的“登月计划”，而现在，以前未知的目标实现之路已经有了明确的前进方向。

在 ASCO 年会上发表的一份研究报告展示了一个取得切实进展的例子：分析了印度的 1000名乳腺癌、肺癌和结直肠癌患者的治疗经历。研究报告表明，一个肿瘤多学科会诊小组（一组来自不同专业的医生，他们负责审查和讨论患者的治疗方案）根据由 Watson for Oncology 人工智能提供的治疗方案选择建议，改变了 13.6%的病例的治疗决策。

这些病例的治疗决策发生变化的原因是什么？

在 55%的病例中，人工智能为新的治疗方案提供了最新的证据；在 30%的病例中，新的治疗方案更加个体化；而剩余的 15%病例中，该技术从基因数据和显型数据，以及不断发展的临床经验中获得了全新洞察。

这一系列结果非常重要，因为它清晰地表明，人工智能技术通过补充现有医疗流程，为治疗决策流程提供原本无法获得的新信息，可以为治疗带来最大的价值。

同样，韩国翰林大学医学院（Hallym University College of Medicine in South Korea）的一项血液恶性肿瘤研究发现，Watson for Genomics 在 33%的病例中发现了临床上可干预的基因组变异，此前，该医院未能通过人工解读发现这些基因组变异。

此外，在与北京朝阳中西医结合急诊抢救中心肿瘤科合作开展的一项研究中，研究人员发现，在患者咨询过程中添加基于人工智能的治疗方案，有助于提高患者对治疗计划的总体信心。

在全球，随着人工智能以各种各样的方式应用于癌症治疗实践，人们对这项技术的定义和理解也越来越清晰 —— 它并不是医生的替代品，也不是有魔法的治疗机器，而是作为帮助医护人员和患者思考选择治疗方案的有力支撑，同时也是可以快速提供洞察的生产力工具。

人工智能在肿瘤治疗领域的发展尚处于早期阶段，前路仍然困难重重。但过去一年的成果，让我们看到了迄今为止最令人信服的证据，表明这项技术已经在改善全球医生的癌症治疗方案的选择决策方面，发挥了重要作用，并显示出取得更大成就的巨大潜力。

Nathan Levitan（医学博士）是 IBM Watson Health Oncology and Genomics 首席医疗官。