人工智能（AI）的發(fā)展一日千里，席卷了金融、汽車、安防、醫(yī)療等諸多產業(yè)，是當今科技領域最受關注的話題之一。
在醫(yī)療產業(yè)，人工智能在醫(yī)學影像診斷、精準醫(yī)療、虛擬助手、新藥研發(fā)、慢性病管理、疾病風險預測等不少細分領域都大放異彩，科技巨頭如百度、阿里巴巴、騰訊公司紛紛布局智能醫(yī)療，科大訊飛公司也乘勢崛起進入國家人工智能四大平臺。
在大健康領域，最受關注的疾病非癌癥莫屬，研究腫瘤、治療腫瘤、腫瘤疾病管理成為產業(yè)界越來越關注的話題。
那么，當癌癥治療與人工智能醫(yī)療這兩個前沿領域交叉時，又會碰出什么樣的精彩火花？
人工智能與抗腫瘤新藥研發(fā)
新藥研發(fā)通常涉及靶點確認、化合物篩選及優(yōu)化、藥物評估、制劑開發(fā)、臨床試驗以及監(jiān)管部門批準等幾個步驟，典型的靶點有受體、酶、離子通道、轉運體、基因等。
人工智能可以通過識別新靶點，預測新化合物能適應的靶點等來加速新藥研發(fā)。人工智能可以通過對現有化合物數據庫信息的整合和數據提取，獲得大量化合物的毒性、有效性的關鍵信息，從而提高化合物篩選的成功率。
此外，人工智能還可以通過預測晶型的穩(wěn)定性和溶出速率來提升藥物的穩(wěn)定性，通過篩出盡可能多的晶型來保證專利的覆蓋度。在臨床試驗階段，KUKA機器人維修，人工智能技術能借助患者臨床大數據來篩選更符合試驗需要的目標患者，提高臨床試驗的效率和成功率。
人工智能新藥研發(fā)技術已逐步進入商業(yè)化進程，知名AI公司BenevolentAI旗下治療腦膠質瘤的創(chuàng)新化合物已經進入有效性驗證階段。
另一家AI新藥研發(fā)公司Berg更向癌癥之王——胰腺癌發(fā)起攻擊，其基于人工智能算法發(fā)現的新藥BPM31510已經順利完成I期臨床，正在進行II期臨床試驗，其藥物發(fā)現的過程就源自其bAIcis人工智能新藥研發(fā)平臺。
AI新藥研發(fā)公司Insilico Medicine旗下也有32304、1439、61和27四款針對癌癥的化合物臨近臨床。IBM公司旗下的沃森藥物發(fā)現平臺，利用其自然語言處理（NLP）、機器學習和深度學習能力，通過閱讀海量文獻揭示隱藏較深的聯(lián)系，更快地發(fā)現靶點，IBM公司旗下的沃森健康也在2016年與輝瑞公司達成合作，共同致力于癌癥藥物的研發(fā)。
谷歌子公司DeepMind的AlphaFold算法曾冒充人類參加兩年一度的國際蛋白質結構預測競賽并摘得桂冠，而蛋白質結構研究是新藥研發(fā)重要的一環(huán)。人工智能在新藥研發(fā)，尤其是抗腫瘤新藥研發(fā)領域發(fā)揮著越來越重要的作用。
人工智能與癌癥診斷
人工智能在新藥研發(fā)領域存在巨大潛力，不過，迄今尚未有基于人工智能技術的新藥被研發(fā)出來。與此相比，人工智能在癌癥診斷領域的應用已遍地開花，不少該領域的人工智能技術已經拿到了美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）或國家藥品監(jiān)督管理局（NMPA）的醫(yī)療器械證書。
人工智能癌癥診斷領域最火熱的癌種便是我國第一大癌——肺癌。根據國家癌癥中心2019年發(fā)布的數據，庫卡機器人驅動器維修，我國每年新增肺癌發(fā)病人數約78.1萬人。肺癌的診斷依據之一是根據肺部X射線影像來判斷是否有肺部結節(jié)，再進一步判斷是良性結節(jié)還是有腫瘤風險，而影像閱讀就可以借助人工智能。
阿里巴巴集團的Doctor You和騰訊覓影兩大人工智能醫(yī)療平臺都已介入肺癌早期的肺結節(jié)篩查，幾家創(chuàng)新公司如推想科技、依圖科技等也無不將肺癌診斷納入其業(yè)務版圖。通過提升人工智能對肺結節(jié)的識別，對實性、鈣化、磨玻璃密度結節(jié)等多種結節(jié)病灶識別的準確度，人工智能輔助肺癌診斷的水平可以得到大大提升。
另外，不少藥廠、醫(yī)療器械廠商均已布局肺癌診斷與治療領域，這些企業(yè)的參與客觀上也推動了肺癌人工智能診斷的發(fā)展。
與肺癌多發(fā)于男性相比，乳腺癌是中國女性發(fā)病率第一的癌癥。乳腺癌早期的5年生存率在90%以上，因此，乳腺癌的早期診斷和治療至關重要。
與肺癌類似，乳腺癌早期篩查的金標準也是X射線檢查。美國哈佛大學醫(yī)學院和貝斯以色列女性醫(yī)療中心曾聯(lián)合對人工智能診斷乳腺癌的技術開展過研究，結果表明，如果把人工智能與病理學家的分析結合起來，乳腺癌診斷的準確率可以從純人工的96%提升到99.5%。
谷歌公司更將人工智能應用在中后期乳腺癌轉移的診斷上，通過對轉移部位的精準定位及大小的精準判斷為進一步的治療提供有力的依據，其算法對中后期乳腺癌淋巴轉移區(qū)域的精準定位及大小判斷的準確率可以達到89%，大于病理科醫(yī)生平均73%的準確率。
值得一提的是美國QView Medical公司，該公司用于檢測女性乳腺癌的產品——QVCAD系統(tǒng)于2017年12月獲得FDA批準，用于GE公司的Invenia ABUS 2.0乳腺超聲掃描系統(tǒng)，成為乳腺癌診斷領域第一個獲得官方批準的人工智能系統(tǒng)。
在皮膚癌領域，早在2017年初，美國斯坦福大學的研究人員就在《自然》（Nature）雜志上發(fā)表了一篇論文，文中提到，人工智能通過對129450張臨床皮膚病變圖片的學習，在角化細胞癌、惡性黑色素瘤的疾病診斷上已與21名認證皮膚病科學家不相伯仲。在宮頸癌篩查領域，工業(yè)機器人維修，武漢蘭丁公司用于宮頸癌等診斷的全自動數字（遠程）病例分析儀也在2016年拿到了原食品藥品監(jiān)督管理總局（CFDA）的二類醫(yī)療器械證批文。
此外，人工智能在食管癌、直腸癌、結腸癌、胃癌、卵巢癌、甲狀腺癌等腫瘤的診斷上也有不少建樹，各個細分領域都涌現出了自己的代表性公司。而今，GE醫(yī)療、飛利浦醫(yī)療、西門子醫(yī)療還有國內的聯(lián)影等醫(yī)療器械巨頭都已經在布局人工智能醫(yī)療，將人工智能診斷等技術納入醫(yī)療器械標準服務中，提升醫(yī)療器械的差異化競爭價值。
人工智能與癌癥治療
癌癥的治療方案往往較為復雜，根據患者所患癌癥的種類、分期以及個體化差異往往需要給予不同的治療方案。這些復雜的信息量交雜在一起，一般的腫瘤科醫(yī)生要給出適合患者的個體化治療方案頗具挑戰(zhàn)。
此外，對于一些罕見亞型腫瘤疾病的患者來說，即便是資深的腫瘤科醫(yī)生也未必能給出合適的治療方案。人工智能的發(fā)展為這些難題提供了一種可行的解決方案。IBM沃森系統(tǒng)的一大核心功能正是基于患者的臨床數據等來為患者提供不同的治療方案選擇，還會為每種方案標注可信程度，幫助醫(yī)生找到最合適的治療方案。
另外一種更具有普遍性的應用場景是臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）。CDSS其實是一種早期的人工智能系統(tǒng)，通過將腫瘤臨床指南中診療路徑規(guī)則固化到系統(tǒng)里來為醫(yī)生提供診斷與治療決策支持。