余玥,張曉琨
(北京城市系統(tǒng)工程研究中心,北京 100035)
人工智能又稱之為機器智能,是計算機科學、語言學、心理學等多學科相互滲透而發(fā)展的綜合性學科。人工智能是目前極為焦點的一個研究領域,其研究涉及的面十分廣泛[1]。近期,在醫(yī)學領域方面,人工智能發(fā)揮極大的作用。乳腺癌是社會重大公共衛(wèi)生問題,是威脅女性身心健康的常見的一種惡性腫瘤。本研究主要從腫瘤診斷、藥物研發(fā)等方面,對人工智能的應用情況綜述如下。
乳腺癌是在多種致癌因子作用下,乳房腺上皮細胞發(fā)生基因突變,進而導致細胞增生失控。當乳腺癌細胞發(fā)生突變后,其正常細胞特性會喪失,致使組織結構發(fā)生紊亂,細胞連接也發(fā)生松散,增加了癌細胞脫離發(fā)生率,脫落的癌細胞會隨著淋巴液、血液等循環(huán),癌細胞發(fā)生轉移,增加了該疾病治療難度。誘發(fā)乳腺癌發(fā)生的因素包括絕經(jīng)晚、遺傳因素、電離輻射等,患者以乳腺疼痛、腋窩淋巴結腫大、乳腺腫塊、乳頭溢液等為主要臨床表現(xiàn),乳腺癌的診斷主要包括兩個方面,一方面是自我診斷,另一方面是實驗室診斷,自我診斷主要包括視察、觸查、平臥檢查;實驗室診斷主要包括乳腺鉬靶攝片、活組織病理檢查、超聲顯像、乳腺導管內(nèi)窺鏡檢查等。在治療方面,主要是根據(jù)患者自身情況、腫瘤分期等,酌情應用放化療、手術、生物靶向、中醫(yī)輔助治療等。
2.1 影像學診斷 乳腺癌常用的臨床檢查、診斷的方法主要包括MRI、X線攝影等,隨著人工智能技術的發(fā)展,計算機輔助診斷技術(CAD)在乳腺癌診斷中得到廣泛的應用。CAD技術是指通過影像學、醫(yī)學圖像處理計數(shù)等,對患者的病變情況進行分析、判定,幫助影像科醫(yī)生找出病灶,防止因醫(yī)師臨床經(jīng)驗不足而導致誤診,最大程度保證檢驗準確率。
2.2 病理診斷 乳腺癌臨床診斷多通過評估患者乳腺癌淋巴結,但該項檢查耗費的時間、精力均較大,如果患者病灶轉移小,則不容易對其進行診斷。人工智能技術的發(fā)展,可以對最終閱片階段,對其進行優(yōu)化,并對圖片進行智能處理,保證病理診斷的精準性[2]。與人類傳統(tǒng)技術診斷比較,應用人工智能技術在乳腺癌病理方面的診斷效果更佳,但是人工智能并不能直接取代傳統(tǒng)的技術診斷。對于人工智能,缺乏豐富的經(jīng)驗,對異常分類不能予以準確診斷,因此,為提高人工智能技術的準確性,臨床多將人工智能技術作為臨床檢驗科醫(yī)生的輔助工具,兩者通過結合,對臨床疾病進行診斷。
在2008年,美國生物制藥公司開發(fā)出一個人工智能平臺,該平臺主要是同對腦瘤、胰腺癌等患者組織樣本進行快速篩選,找出相應基因組信息、生物分子代謝途徑之間的各種差異,從而確定潛在的藥物靶點。藥物治療是乳腺癌常見的治療方法,研發(fā)新型的治療藥物是臨床關注的重點問題。對于藥物研發(fā),通過人工智能技術,可以快速得到數(shù)據(jù),并以該數(shù)據(jù)作為起點,生成一系列假定靶點,將該方法與常規(guī)藥物研發(fā)比較,其優(yōu)勢在于可以最大程度減少研發(fā)成本。了解腫瘤產(chǎn)生耐藥性的機制也是研發(fā)新型腫瘤藥物的新方法,通過掌握耐藥性的機制,獲得腫瘤基因數(shù)據(jù),并對其分析,從而預測腫瘤耐藥性的藥物[3]。在人工智能技術下,研發(fā)新型的抗癌藥物。
有關學者曾指出,應用支持向量機(SVM)預測模型,可以對乳腺癌患者術后5年復發(fā)情況進行觀察[4]。有關學者采取模糊邏輯選擇方法,在人工智能篩選下,對乳腺癌基因特征進行分析,運用乳腺癌病理學分級,對患者預后情況進行評估[5]。筆者對人工智能用于乳腺癌多方面的應用進行分析,發(fā)現(xiàn)影像學檢查、病理學診斷、藥物研發(fā)是人工智能應用作為廣泛的領域,而上述項目也是乳腺癌診斷的重要組成,筆者認為,只要不斷完善人工智能技術,在將來定會發(fā)揮更大的作用。
現(xiàn)階段,人工智能在臨床醫(yī)師對患者診斷方面提供極大的輔助作用,提高了臨床診斷的準確率,但對于傳統(tǒng)醫(yī)師對患者的溝通、安撫、對患者隱私保護等方面,人工智能尚不能替代,且人工智能應用后,就診費用提高,導致部分患者經(jīng)濟條件不允許,不能得到廣泛的應用。
綜上所述,人工智能技術用于乳腺癌診療領域是一種趨勢,且取得一定成就,相信隨著技術的不斷完善和提高,人工智能技術會在更多領域廣泛的應用。