AI帮你发现癌症?| Anant Madabhushi | TEDxAtlanta

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AI帮你发现癌症?| Anant Madabhushi | TEDxAtlanta

目录

  1. 引言
  2. 癌症的冲击
    1. 影响男性和女性的比例
    2. 医生面临的挑战
  3. 肿瘤病人治疗的复杂性
    1. 治疗方式和管理
    2. 癌症患者的异质性问题
  4. 新型癌症治疗的挑战
    1. 免疫治疗的革命性
    2. 患者对治疗的反应率
    3. 治疗的高昂费用
  5. 癌症患者的金融困境
    1. 巨额费用的负担
    2. 美国患者的财务损失
  6. 现有的癌症风险计算工具的限制
    1. 肿瘤分期作为风险评估的依据
    2. 癌症患者的个体差异
  7. 基于分子和基因的癌症测试的局限性
    1. 复杂性和破坏性的测试过程
    2. 对于低收入国家的挑战
  8. AI 在癌症领域的应用
    1. AI 分析数字病理学图像的潜力
    2. AI 对癌症风险的精准评估
  9. AI 在乳腺癌治疗中的应用
    1. 乳腺癌优化治疗的需求
    2. 使用组织活检图像进行 AI 分析
  10. AI 在肺癌治疗中的应用
    1. 肺癌的严峻挑战
    2. 预测癌细胞对免疫治疗的反应
  11. AI 指导下的癌症治疗
    1. 风险评估和治疗方案的个性化
    2. 减少不必要的毒副作用和经济负担
  12. 未来展望
    1. 临床试验和实际应用的结果
    2. 全球范围内的癌症治疗改进

引言

癌症是当今社会中最大的挑战之一。男性中有一半和女性中有三分之一的人被癌症影响。然而,医生们面临的最大挑战是如何最好地治疗和管理癌症患者。不同的癌症患者对疾病的侵袭性程度有所不同,因此需要有针对性的治疗方法。借助人工智能(AI)的发展,我们可以更好地了解癌症的特征,并根据个体的情况来制定更精确和有效的治疗方案。

癌症的冲击

影响男性和女性的比例

根据统计数据,每两个男性中就有一个受到癌症的影响,而每三个女性中也有一个。这显示了癌症广泛影响着人们的生活和健康。

医生面临的挑战

对于医生来说,最重要的挑战是如何更好地治疗和管理癌症患者。他们需要确定哪些患者的疾病更具侵袭性,从而可以获益于更积极的治疗方法,如化疗。相反,哪些患者的疾病相对较不具侵袭性,因此可以避免化疗的毒副作用,如恶心和脱发。

肿瘤病人治疗的复杂性

治疗方式和管理

过去几十年来,癌症治疗领域发生了翻天覆地的改变。新型的癌症治疗方法,如免疫疗法,已经改变了我们治疗癌症患者的方式。然而,仅有 25% 的这些患者实际上对这些治疗方法做出了积极的反应。另外,这些治疗方法非常昂贵,每位患者每年的费用高达 200,000 美元以上。这些昂贵的治疗方法直接导致了美国患者面临财务困境的问题。据统计,近42%初次诊断的癌症患者会失去他们的全部积蓄,其中很多人在癌症确诊后的两年内就陷入了财务危机。

现有的癌症风险计算工具的限制

鉴于21世纪的技术进步,癌症医生在风险评估方面仍然依赖于相对简单的工具。绝大多数用于确定个体癌症风险和侵袭性的风险计算器仍然依赖于癌症分期等特征,虽然有一定的帮助,但仍然远未达到完美。许多癌症患者即使被诊断出具有相同的癌症分期,也不会以相同的方式对治疗做出反应或受益。问题在于癌症的巨大异质性,即使在具有相同分期的癌症患者中也存在巨大的差异。

基于分子和基因的癌症测试的局限性

过去二十年中,涌现出了许多基于分子和基因的癌症测试,以确定哪些癌症患者具有更具侵袭性的疾病,从而可以从更积极的治疗方法中获益,如化疗。然而,这些测试非常复杂,需要破坏性的组织测试,并且每位患者的费用高达数千美元,这使它们远远超出了大多数低收入和中等收入国家的癌症患者的范围。

AI 在癌症领域的应用

近年来,人工智能(AI)在癌症领域的应用持续增加。AI 的发展为我们提供了更好地了解癌症特征的机会,并根据个体情况制定更准确和有效的治疗方案。一项应用 AI 分析数字病理学图像的研究显示,AI 可以在组织玻片上检测出前列腺癌。这种技术不仅能帮助医生更早地发现癌症,还能为患者提供更好的治疗机会。

AI 在乳腺癌治疗中的应用

乳腺癌是对我个人来说非常重要的疾病,因为我的一个亲戚在我十几岁时因乳腺癌去世了。基于目前的临床测试,大多数早期乳腺癌患者的预后是良好的。挑战在于如何最好地管理和治疗乳腺癌患者。许多早期乳腺癌患者并不需要化疗,他们可以避免恶心和重要的毒副作用。然而,只有一小部分患者需要接受化疗。问题是如何确定哪些患者会获得化疗所带来的额外好处,并且哪些患者可以安全避免化疗。在这一点上,我意识到AI可能不仅可以用于确定癌症是否存在,还可以用于确定癌症的侵袭性并预测对治疗的反应。

AI 在肺癌治疗中的应用

肺癌是一个严峻的挑战,据统计,到2023年将有将近24万美国人被诊断出患有肺癌,其中超过一半可能会因此丧生。虽然免疫疗法改变了我们治疗肺癌等癌症的方式,但它并不总是奏效。事实上,大多数时候它是无效的。目前用于确定哪些癌症患者会从免疫疗法中受益的生物标志物 PDL1 不够准确,这给医生和他们的病危患者带来了很大的焦虑。而这些治疗方法也可能造成重大的经济负担。因此,我们需要做得更好。

AI 指导下的癌症治疗

首先,我们需要确定哪些癌症患者能够成功避免有毒且昂贵的治疗,因为他们的疾病相对较缓慢,并且可以避免这些治疗的毒性影响。其次,我们需要确定哪些癌症患者实际上会对某些治疗方法做出反应,并且如果他们无法做出反应,能够提前通知他们的医生,以便及时调整治疗方案。我们的团队一直致力于开发新颖且易于解释的人工智能工具,可以定量评估肿瘤相关血管的扭曲程度,以评估癌症患者对免疫疗法的反应。

未来展望

尽管本次演讲中展示的数据都是回顾性的,即来自已经接受治疗的患者,但好消息是 AI 已经被用于临床试验,并应用于正在接受治疗的癌症患者身上。我们已经看到 AI 能够预测治疗的反应。我和我的团队期待着临床试验和实际应用的结果,这将为医生和患者提供更加准确的数据,为对抗这种致命疾病提供更好的帮助。在全球范围内,我们希望能够让更多的人使用精确数据,早日发现癌症并接受最佳的治疗,以获得最佳的治愈机会,同时避免最少的毒副作用。

FAQ

问:人工智能在癌症治疗中有哪些优势?

答:人工智能在癌症治疗中有许多优势。首先,它可以提供更准确的风险评估和预测,帮助医生制定个性化的治疗方案。其次,与昂贵的分子和基因测试相比,人工智能工具成本更低廉,结果也更迅速可靠。此外,AI 还可以帮助降低癌症治疗的经济负担,避免不必要的毒副作用,从而提高患者的生活质量。

问:人工智能在癌症领域有哪些应用?

答:人工智能在癌症领域有广泛的应用。它可以用于分析数字病理学图像,帮助医生更早地检测和诊断癌症。此外,人工智能还可以根据肿瘤特征预测患者对治疗的反应,帮助医生制定更好的治疗方案。此外,人工智能还可以降低医疗成本,提高癌症治疗的效率。

问:人工智能是否足够可靠,能够取代医生的决策?

答:尽管人工智能在癌症领域的应用非常有潜力,但它并不能完全取代医生的决策。人工智能工具可以为医生提供辅助决策的依据,但最终的治疗方案仍然需要医生的专业判断和临床经验。人工智能只是一个辅助工具,帮助医生更加准确地评估风险和制定治疗方案。

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