恶性肿瘤是威胁人类健康的主要“杀手”之一，人工智能新技术对肿瘤治疗有何帮助?用人工智能辅助治疗肿瘤还有多远?日前，在京举行的2018全国医学物理大会上，来自美国斯坦福大学、中国医学科学院肿瘤医院、复旦大学附属肿瘤医院等机构的专家学者共聚一堂，为人们“勾画”了一幅未来肿瘤治疗的智能新图景。

“人工智能辅助肿瘤治疗体现在，辅助医生识别和勾画肿瘤及正常器官，辅助医生进行疗前、疗中、疗后治疗效果的预测，辅助放疗物理师进行放射治疗计划的设计等方面。 ”中国医学科学院肿瘤医院放疗科专家门阔介绍，依靠核心算法、训练神经网络模型，人工智能可以深度学习大量已勾画靶区和危及器官的患者数据，用模型来完成新患者靶区和危及器官的自动勾画。

医学物理专家、中国医学科学院肿瘤医院研究员胡逸民认为，通过学习过去的病例，目前我国的人工智能肿瘤辅助诊疗技术能达到人类医生70%至95%的水准。不出意外，未来五年内能够达到百分之百，甚至超过现阶段人类医生的判断水平，大大提升肿瘤治疗的效率。

“当前，我国放疗患者的治疗需求巨大。人工智能可以帮助我们在资源有限的情况下，满足更多肿瘤患者的放射治疗需求，同时提供高质量的精确放射治疗。 ”中国医学科学院肿瘤医院放疗科主任李晔雄介绍。

“放射治疗，医生是看不见肿瘤的，也看不见肿瘤周围脏器的连接关系，依靠的就是医学影像。 ”胡逸民说，随着现代医学影像技术的发展，肿瘤治疗中医生不仅能清楚定位肿瘤病灶位置，更能了解病灶的范围及演变规律，这为更加准确地分析病情奠定了基础，是肿瘤治疗的关键一步。

复旦大学附属肿瘤医院放疗中心副主任胡伟刚表示，人工智能有助于提高放疗疗效并减少毒副作用，有利于更加精准地检测、诊断肿瘤并制定个体化的精准治疗策略，促进行业规范的形成。

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英国科研人员领衔的团队在《自然·方法学》上发表报告说，机器学习技术能够在大量癌症数据基础上总结出肿瘤病变的一些规律，这将有利于医生及时判断病情发展趋势，开展更有针对性的治疗。

研究开发出的人工智能工具，可利用机器学习技术分析这些数据，进而识别出肿瘤病变中一些重复出现的特征，总结出规律，再结合现有的癌症生物学等方面信息，预判肿瘤未来可能出现的变异。比如，对于乳腺癌患者来说，如果有特定基因变异，导致可遏制肿瘤生长的蛋白质“p53”无法正常产生，同时伴有8号染色体异常的情况，那么肿瘤出现恶性病变的概率就会大大提高，患者存活率下降。医生如果能提前获知肿瘤下一步的发展方向或者它是否会出现耐药性，就可以采取相应措施来遏制，提高患者存活率。