來源:新華網(wǎng) 時(shí)間:2025-06-09 18:05:51 熱度:272
新華社柏林6月9日電 綜述|AI賦能腫瘤醫(yī)學(xué) 德國研究推動精準(zhǔn)診療智能化
新華社記者褚怡
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(duì)和德累斯頓工業(yè)大學(xué)領(lǐng)銜團(tuán)隊(duì)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(xiǎn)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(duì)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(shí)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?xiàng)目負(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(shí)現(xiàn)“液體活檢”,避免了高風(fēng)險(xiǎn)開顱手術(shù)。研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在臨床病例中成功運(yùn)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(duì)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(gè)真實(shí)樣本上完成驗(yàn)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(shí),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(shí)現(xiàn)有效治療的前提。
另一項(xiàng)研究中,德累斯頓工業(yè)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)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(gè)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(jì)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(yàn)證效果,研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了20個(gè)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(shí)際錯(cuò)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(fèi)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(shí)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(gè)體化治療方案。”研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,該AI智能體已具備初步進(jìn)入臨床應(yīng)用的可行性。下一步,他們將重點(diǎn)推進(jìn)“人機(jī)協(xié)作機(jī)制”的開發(fā)。同時(shí),系統(tǒng)部署也將優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。
“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(shí)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?!?/span>
(責(zé)任編輯:秋彤)
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