CSCO 2017：AI时代，助力肿瘤治疗的规范化和精准化
2017-10-01 MedSci MedSci原创
AI来了，肿瘤医生，您准备好了吗！？Watson肿瘤能做些什么？带着重重迷雾，百洋智能科技在2017年CSCO大会期间，特邀医界大咖，为我们拨开迷雾，寻找答案。本次会议以 “人工智能时代：Watson怎样与肿瘤医生强强联合？助力规范化和精准化治疗” 为主题，由秦叔逵教授和潘宏铭教授担任本次会议主席，江泽飞教授携手AI领域科学家CK Wang博士和Aditya Pai博士分别就大家关心的话题做了精彩
AI来了，肿瘤医生，您准备好了吗！？Watson肿瘤能做些什么？带着重重迷雾，百洋智能科技在2017年CSCO大会期间，特邀医界大咖，为我们拨开迷雾，寻找答案。本次会议以 “人工智能时代：Watson怎样与肿瘤医生强强联合？助力规范化和精准化治疗” 为主题，由秦叔逵教授和潘宏铭教授担任本次会议主席，江泽飞教授携手AI领域科学家CK Wang博士和Aditya Pai博士分别就大家关心的话题做了精彩的分享。
IBM认知计算：解决医学困境
来自IBM Watson health的Dr. CK Wang通过数据和事实向听众展示了当前全球卫生系统面临的严重挑战：一是传统计算机编程技术无法分析加速涌出的非结构化医疗数据；二是医护人员的严重短缺。据统计全世界90%的数据，是过去5年产生的，未来5年，数据量还会增加800%，且大量是非结构化的数据。到2020年，医疗数据预计将每73天翻一番，而当前的医疗保健IT基础建设仍处在较为初级的阶段。W.H.O.统计，2013年全球医护人员缺口为720万，预计2030年这一数字将达到1290万。在全球369个国家，有183个国家（包括美国、韩国、加拿大和墨西哥）平均每万人口的熟练医疗工作人员不足34.5名。随着医护人员的老龄化和整体人群的老龄化，这一情况将更为严峻。
Dr. CK Wang表示认知计算是解决这些医疗难题的有效方案。从2005年IBM开始开发认知计算系统，到2014年IBM宣布成立Watson业务部门、2015年IBM宣布成立Watson Health，再到2017年百洋智能科技将Watson引入中国，IBM在认知计算领域已经有了十多年的发展历史。Watson Health致力于通过创新改善人们的生活，从数据和认知视角来解决世界上最紧迫的健康挑战。
IBM Watson肿瘤：助力癌症诊治
那么，IBM Watson肿瘤是怎样参与肿瘤的临床诊治的呢？
Dr. CK Wang介绍Watson肿瘤是一个认知解决平台，它帮助肿瘤专家和临床团队获得个性化的病人治疗方案。Watson肿瘤在著名的纪念斯隆-凯瑟琳癌症中心（MSKCC）历时4年培训，覆盖有300份以上学术期刊、250本书籍、1500万份论文及大量的MSKCC肿瘤治疗数据。Watson肿瘤可以从病历中提取患者的关键数据，通过对关键数据的分析和强大的认知计算，以及对文献和指南的解读，帮助医生给患者提供治疗方案和方案的支持证据。
截止2017年8月，Watson肿瘤已进入美国、韩国、印度、阿拉伯联合酋长国、荷兰、巴西、墨西哥、中国等多个国家的临床使用。目前而言，Watson肿瘤的使用环境主要包括：第二诊疗意见咨询，多学科会诊（MDT），规范医疗水平欠发达地区的治疗，以及规范各级医疗卫生系统的治疗等。Watson肿瘤目前已经应用到乳腺癌、肺癌、结肠癌、直肠癌、胃癌、子宫颈癌和卵巢癌的诊治中，2017年还将增加前列腺癌、肝癌、膀胱癌、甲状腺癌、食道癌、子宫癌和肾癌。Watson肿瘤专注肿瘤学领域的应用，旨在实现多学科、深层次的覆盖，包括复发、晚期的多线治疗。展望2018，Watson肿瘤还将覆盖到白血病、非霍奇金淋巴瘤、黑色素瘤、口腔癌、胰腺癌等恶性肿瘤的诊治。同时，在Watson肿瘤的性能方面，我们可以期待以下升级，包括：加强肿瘤多学科平台的整合，对报告进行改进，加强多学科合作、多模式医护团队合作，以及患者参与等。Watson肿瘤增强的证据模块V17.6加强了循证支持，侧重于报告治疗结局的研究报告，如生存、反应、毒性等。Watson肿瘤从每篇文章中获取患者列队信息，用于匹配证据与当前患者属性，采用文章匹配算法，获得更普遍、更具体的差异治疗。V17.6能够更好的学习文章内容，进行简明扼要的总结。
IBM Watson基因：让精准医疗如虎添翼
二代基因测序（NGS）在精准医疗的实施中扮演着举足轻重的角色。IBM Genomics的全球销售负责人Aditya Pai介绍了全球二代基因测序的相关情况。随着肿瘤发病率的持续升高、肿瘤治疗领域对精准医疗越来越强烈的诉求、新药研发的进展以及基因测序费用的持续下降，基因测序得到越来越广泛的应用。对肿瘤患者进行测序可针对癌症特定突变进行靶向治疗，如现在广泛应用的靶向药物。随着证明靶向治疗疗效的数据不断增多和指南的推荐，围绕分子检测和靶向治疗相关的问题被越来越多的讨论。然而全面基因组学数据的分析仍是一个挑战。这些挑战主要来自于：
基因组注释的准确性；
在数据快速更新的领域应用相应的证据；
完成分析过程所需的时间和资源，尤其是使用多个数据源进行人工分析时；
变异分类的一致性；
高效提供治疗选择的能力，包括FDA批准的药物和临床试验（基于患者的特定分子谱）；
采用多种形式和方法标准化以识别变异；
Watson基因（Watson for Genomics）可以从结构化和非结构化信息资源中提取和获得信息，从而提供一系列标准以帮助决策（如，靶向药物使用的证据分级）。Watson基因的优势是，它可以穷尽知识库、快速（几分钟内）的解读结果。人类专家需要一百多小时才能完成的分析，Watson基因仅需几分钟。Watson提供的解决方案全部基于循证证据。Watson基因擅长阅读文献，故也可以解读已知变异及人工或半自动方法可能无法解读的变异长尾效应。它还可以高度扩展，如不同大小组合、全外显子、全基因组等。此外，也是非常重要的一点，人工智能Watson可以在病例中发现新信息。UNC研究入组了1022例患者，结果表明：Watson基因推荐的准确性高达99%，且在30%以上的病例中有额外发现治疗变异位点。这些新信息的发现对医生制定治疗方案有着非常重要的影响。
中国临床专家看Watson
“人工智能不会取代临床医生，但是应用人工智能的医生可能取代不使用人工智能的医生，因此，我们是双赢，不是单赢，人工智能将成为医生的好助手。有温度、有热情、有情感、爱交流的医生也不可能被取代。人工智能永不疲惫、不被情绪左右的特点，以及对大量数据的高效识别能力和计算能力会让其成为医生的好助手。” 著名乳腺癌专家江泽飞教授在演讲中道出了自己的观点。
江泽飞教授表示，CSCO乳腺癌专业委员会已经和百洋智能科技联合启动了一项多中心、随机、双盲IV期临床决策评价研究——《Watson肿瘤方案用于中国乳腺癌患者治疗决策研究》。这项临床研究由CSCO乳腺癌专家委员会主导、IBM Watson Health和百洋智能科技支持。该研究计划纳入2000例乳腺癌患者，研究在不同患者中智能决策和专家决策之间的比较；有／无人工智能辅助的情况下，临床决策结果的异同等。通过这个研究让中国专家更好的了解Watson，也让Watson更好地理解中国患者的治疗需求和中国医生的治疗决策。
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