腫瘤，特別是惡性腫瘤，是現(xiàn)代醫(yī)療面臨的最大難題之一，腫瘤患者的難以治愈、易于復(fù)發(fā)、死亡率高、治療成本高昂等問題，也是擺在人類面前的巨大挑戰(zhàn)。人工智能輔助腫瘤診療，可滿足更多腫瘤患者的診斷、放射、藥物治療需求，具體體現(xiàn)在可在放射影像中輔助醫(yī)生識別和勾畫腫瘤及正常器官、輔助醫(yī)生進行療前、療中、療后治療效果的預(yù)測、輔助放療物理師進行放射治療計劃的設(shè)計等方面。覆蓋腫瘤影像診斷、腫瘤智能放療、腫瘤藥物研發(fā)、患者跟蹤治療等關(guān)鍵場景。人工智能的應(yīng)用將進一步促進腫瘤患者個體化精準(zhǔn)治療的落實，促進行業(yè)規(guī)范形成，不斷改善腫瘤患者的醫(yī)療條件，提高腫瘤患者生存率。
一 腫瘤診療概覽
1.1腫瘤類型
按患病程度：①良性腫瘤②惡性腫瘤（癌癥）
按患病部位：①中樞神經(jīng)系統(tǒng)②胸部③腹部④泌尿及生殖系統(tǒng)⑤頭頸部⑥其它部位
1.2腫瘤診斷方法：①實驗室檢查②影像學(xué)檢查③病理檢查
1.3腫瘤治療方法：①手術(shù)治療②化藥治療③放射治療④中藥治療⑤生物治療
1.4常見惡性腫瘤：①肺癌②胃癌③食管癌④肝癌⑤乳腺癌⑥子宮頸癌⑦腸癌⑧白血病⑨鼻咽癌
1.5常見腫瘤藥物類型：①烷化劑②抗代謝藥物③小分子靶向藥④單克隆抗體⑤鉑類配合物
1.6腫瘤診療流程
1.7腫瘤數(shù)據(jù)產(chǎn)生及流轉(zhuǎn)
二 腫瘤診療領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)及市場概況
2.1腫瘤診療市場規(guī)模
根據(jù)中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)數(shù)據(jù)，2015年全球腫瘤消融設(shè)備及耗材市場規(guī)模約為7.56億美元，預(yù)計 2022年市場規(guī)模約15.80億美元，年均復(fù)合增長率約11.1%，高于全球醫(yī)療器械行業(yè)整體增速，2012年全球共新增癌癥病例約 1,410 萬例，預(yù)計2025年新增癌癥病例超過2,000萬人。據(jù)前瞻網(wǎng)數(shù)據(jù)，2018年我國城市常見癌種診斷與治療花費平均約為63300元，我國腫瘤醫(yī)療服務(wù)市場年存量規(guī)模為2500億元以上，腫瘤醫(yī)療服務(wù)，包括腫瘤診斷、腫瘤治療和姑息治療三個階段，其市場份額約分別為5%、80%和15%。
2.2腫瘤診療產(chǎn)業(yè)鏈
2.3腫瘤診療中人工智能技術(shù)應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘：用于對海量靶點數(shù)據(jù)分析進行腫瘤藥物研發(fā)，以及腫瘤基因數(shù)據(jù)分析等。
計算機視覺：用于腫瘤醫(yī)學(xué)影像/病理圖像中病灶的識別、分割、分析，放療中的圖像處理等。
自然語言處理：用于腫瘤醫(yī)學(xué)文獻研究及文本分析，建立腫瘤知識庫等。
深度學(xué)習(xí)：用于建立腫瘤疾病分析模型，對腫瘤風(fēng)險或患病概率做出預(yù)測，放療靶區(qū)自動勾畫等。
三 腫瘤診療領(lǐng)域細(xì)分應(yīng)用場景及代表機構(gòu)
四 腫瘤診療代表 AI 技術(shù),應(yīng)用產(chǎn)品/解決方案及應(yīng)用案例
Insilico Medicine——藥物發(fā)現(xiàn)工具Pandomics：該公司開發(fā)和驗證了一套可供生成模型以及機器學(xué)習(xí)的算法，用來設(shè)計生成小分子靶向藥物，應(yīng)用于治療衰老和腫瘤。Insilico Medicine能通過其靶點發(fā)現(xiàn)平臺找到在癌癥、纖維化、NASH、免疫學(xué)和中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病等方面的靶點。Insilico Medicine的研究展示了用生成模型以及增強學(xué)習(xí)算法設(shè)計出來的小分子靶向藥物，并且在細(xì)胞和動物模型上驗證了設(shè)計出來的分子活性和初步藥代動力學(xué)特性。
中山大學(xué)——人工智能輔助內(nèi)鏡上消化道癌早期診斷系統(tǒng)：此項研究通過采集上消化道癌患者和正常人群內(nèi)鏡圖像進行大規(guī)模機器學(xué)習(xí)，利用和持續(xù)改進以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖像識別算法，研發(fā)出一套上消化道癌內(nèi)鏡AI智能診斷系統(tǒng)（GRAIDS）。該系統(tǒng)通過模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，對內(nèi)鏡下腫瘤病變進行智能識別和分析，可提高早期癌變的識別率和診斷的準(zhǔn)確性，其主要功能包含以下三方面：GRAIDS可以準(zhǔn)確診斷上消化道腫瘤并且實時指導(dǎo)內(nèi)鏡檢查操作；低年資內(nèi)鏡醫(yī)生在GRAIDS的幫助下可達到經(jīng)驗豐富的內(nèi)鏡專家診斷水平；構(gòu)建了基于云技術(shù)的多中心上消化道癌內(nèi)鏡AI診斷平臺。
百洋智能——影像解決方案（BïSO）：該產(chǎn)品可可對腫瘤相關(guān)手術(shù)進行術(shù)前手術(shù)計劃、術(shù)中定位導(dǎo)航，并在手術(shù)結(jié)束后進行療效評估。該系統(tǒng)主要具備三項技術(shù)特色：基于人工智能的融合配準(zhǔn)工具，實現(xiàn)了多模態(tài)的影像數(shù)據(jù)整合；基于人工智能的腫瘤和組織結(jié)構(gòu)分割工具；基于虛擬/混合現(xiàn)實技術(shù)的3D 模型展示。以骨瘤切除手術(shù)為例，通過BïSO的CT-MR多模態(tài)影像融合術(shù)前輔助系統(tǒng)，可在術(shù)前通過分析影像了解腫瘤的范圍，判斷腫瘤組織與正常組織的邊界，精確判斷手術(shù)的切除范圍。目前骨腫瘤多模態(tài)3D影像手術(shù)計劃已在華西醫(yī)院應(yīng)用，助力骨盆惡性腫瘤精準(zhǔn)切除，輔助開展了200余例手術(shù)。
IBM——癌癥咨詢系統(tǒng)Watson for Oncology（WfO）：WfO能幫助醫(yī)師快速發(fā)現(xiàn)患者病歷中的關(guān)鍵信息，找到相關(guān)證據(jù)，探索各種治療方案。WfO自2012年起開始接受紐約紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心(MSK)的腫瘤學(xué)家們密集的醫(yī)療訓(xùn)練，旨在了解與癌癥患者相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，例如血液檢測結(jié)果、詳細(xì)描述腫瘤類型、大小和位置的病理學(xué)和影像學(xué)報告，以及是否存在基因突變等。隨后，為了給特定患者提供循證治療建議，該項目梳理了大量醫(yī)學(xué)文獻，到目前為止，WfO 已經(jīng)可以為乳腺癌、肺癌、前列腺癌、結(jié)腸癌、膀胱癌、子宮內(nèi)膜癌、甲狀腺癌、直腸癌、肝癌、胃癌、卵巢癌、食道癌、宮頸癌13種癌癥提供治療決策支持。
全域醫(yī)療——智能放療計劃系統(tǒng)mdaccAutoPlan：該系統(tǒng)覆蓋了腫瘤放療大數(shù)據(jù)，能夠用計算機進行學(xué)習(xí)和分析，給予一個新的任務(wù)時，計算機將根據(jù)前期的學(xué)習(xí)結(jié)果，根據(jù)該病例臨床特點，實現(xiàn)自動計劃設(shè)計，并將放療計劃設(shè)計的效率提升5倍至10倍，而且保證了設(shè)計結(jié)果保持在一致。mdaccAutoPlan實現(xiàn)了全自動化設(shè)計，系統(tǒng)自動檢測任務(wù)隊列、自動設(shè)計、輸出、保存和統(tǒng)計分析，為不同部位的腫瘤生成靶區(qū)輔助輪廓、自動布野、調(diào)整目標(biāo)函數(shù)，生成最優(yōu)計劃，減少醫(yī)生個人專業(yè)水平和習(xí)慣對計劃質(zhì)量的人為影響。
零氪科技——人工智能輔助決策系統(tǒng)Hubble：零氪科技通過將患者病例數(shù)據(jù)和算法模型應(yīng)用于腫瘤治療，構(gòu)建診療模型并提供數(shù)據(jù)支持，從而輔助醫(yī)院管理決策、輔助科研、輔助臨床診療。Hubble 系統(tǒng)“AI-肺結(jié)節(jié)智能診斷”模塊全自動地識別CT影像中所有的結(jié)節(jié)，識別率達91.5％。零氪科技目前已與超500家綜合及專科三甲醫(yī)院合作，通過對臨床數(shù)據(jù)進行智能結(jié)構(gòu)化處理，建立了大規(guī)模腫瘤數(shù)據(jù)平臺。Hubble系統(tǒng)已經(jīng)通過公安部-信息系統(tǒng)安全等級保護認(rèn)證第三級，以及HIPAA-美國醫(yī)療信息安全保護法案認(rèn)證。
海心智惠——癌癥患者精準(zhǔn)治療管理移動App海心抗癌：該 APP 提供了一整套腫瘤治療的規(guī)范系統(tǒng)，包含了專業(yè)科普、病情解讀、方案分析、療程規(guī)劃管理、藥物智庫等，幫助癌癥患者和家屬科學(xué)抗癌。海心抗癌APP通過將癌癥治療規(guī)范與人工智能相結(jié)合，綜合考慮癌癥治療過程中的復(fù)雜因素，幫助患者制定和選擇最適合自己的治療方案。App 中包含針對腫瘤疾病的智能診療系統(tǒng)，該系統(tǒng)將國內(nèi)最新癌癥診療規(guī)范與人工智能相結(jié)合，融合腫瘤專家臨床經(jīng)驗，為不同患者在不同階段提供最佳的治療方案和療程規(guī)劃建議。
五 AI 技術(shù)在腫瘤診療中的應(yīng)用局限性
1.國內(nèi)缺乏與發(fā)達國家類似的成熟的大規(guī)模腫瘤信息數(shù)據(jù)庫。
2.腫瘤影像數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、標(biāo)注數(shù)據(jù)較少且標(biāo)注難度過大。
3.獲得三類醫(yī)療器械許可證類腫瘤人工智能產(chǎn)品較少。
4.腫瘤發(fā)病因素復(fù)雜，難以簡單輸入海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)人工智能分析。
六 腫瘤診療智能化發(fā)展趨勢
1.傳統(tǒng)放療器械廠商逐步引入人工智能放療系統(tǒng)，提高放療效率。
2.人工智能影像診斷產(chǎn)品在基層醫(yī)院普及，推進腫瘤早篩。
3.頭部醫(yī)院牽頭建立腫瘤大數(shù)據(jù)中心，助力腫瘤醫(yī)學(xué)前沿研究。
4.腫瘤基因測序大數(shù)據(jù)分析成為主流，進一步推動腫瘤精準(zhǔn)醫(yī)療。
