引言
癌症仍然是全球主要的死亡原因之一，每年导致近六分之一的死亡。随着精准医学的发展需求愈加迫切，肿瘤学家面临着管理大量患者数据的复杂挑战。从血液检查和放射影像到病理报告和遗传信息，现代肿瘤学越来越依赖详细的诊断，这些信息必须经过仔细分析才能为每位患者提供量身定制的治疗方案。然而，随着数据量和复杂性的增加，解释和应用这些信息变得愈加困难。幸运的是，人工智能（AI）作为一种改变游戏规则的解决方案正在涌现，它提供了前所未有的机会来简化数据分析、提升患者护理水平并推动下一代癌症研究。
应对肿瘤学中的数据过载
在一次典型的咨询中，像Providence癌症研究所的血液病学家Rom Leidner博士这样的肿瘤学家需要处理大量的患者信息。管理来自电子病历（EMR）、影像扫描、实验室结果和基因谱的数据，通常以不同的格式呈现，是一项艰巨的任务。正如Leidner博士所说，“我们职业的最后一丝希望可能是借助AI协助整合在诊室汇聚的信息流。”为了应对这一挑战，Providence与微软合作开发了旨在综合和分析多源非结构化患者数据的AI工具。这些AI系统利用自然语言处理（NLP）技术来协调不同格式的数据，为肿瘤学家提供每个患者独特状况的实时综合视图。
打破临床试验的障碍
临床试验对于推进癌症治疗至关重要，为那些用尽标准疗法的患者带来了希望。然而，将患者与适当的试验相匹配的过程仍然繁琐，导致低参与率。尽管全球注册临床试验数量大幅增加，但美国的参与率仍然很低，导致试验失败和突破延迟。匹配患者与试验需要评估多个因素，包括癌症位置、血细胞计数、器官功能和整体健康状况。AI在这方面表现出色，能够快速筛选复杂数据集以确定合适的候选人。此外，随着癌症治疗从传统的基于器官分类转向基于基因和免疫特征的个性化方法，AI在高效识别适合患者的试验方面发挥了不可替代的作用。
大规模个性化医疗
Providence基因组学首席医务官Carlo Bifulco博士强调了AI在识别罕见基因变异方面的重要作用，这些变异对于个性化癌症治疗至关重要。通过结合基因数据与其他因素如患者年龄、药物耐受性和合并症，AI创建了一个全面的“患者嵌入”模型，使研究人员能够在更大范围内识别相似患者用于临床试验。这种整体方法有助于加快新疗法的发现并提高治疗的精确度。因此，AI不仅是一种研究工具，而且是向更多患者提供个性化护理的关键组成部分。
AI驱动的加速发现
除了临床试验匹配外，AI的能力还扩展到了转化生物医学研究。Providence和微软正在开创多模态机器学习模型的应用，这些模型可以分析包括文本、影像和基因组在内的多样化数据集。这些模型能够筛选来自临床试验和真实世界患者病例的海量数据，揭示人类研究人员难以发现的模式。通过以创纪录的速度分析大量数据，AI加速了发现的步伐，使肿瘤学家和研究人员获得了原本可能需要多年才能获得的洞见。通过数字化超过6亿张历史放射影像和10万张高分辨率病理切片，Providence建立了强大的AI训练集，现在正协助现实世界的患者护理。
AI在癌症护理和研究中的未来
虽然AI已经在肿瘤学领域展示了其变革性的潜力，但仍有许多工作要做。许多影响患者结果的因素，如环境和生活方式数据，在AI模型中尚未得到充分利用。Bifulco博士设想AI将在分析这些未开发的数据流中发挥关键作用，进一步优化癌症治疗和研究。最终目标是创建一个能够持续匹配患者与临床试验并发现新的治疗途径的人口规模AI仪表板。随着AI技术的不断发展，它在革新癌症护理并在所有医学领域加速突破方面的潜力似乎是无限的。
结论
AI有望成为抗击癌症的重要工具，为肿瘤学中一些最紧迫的挑战提供突破性的解决方案。从简化患者数据分析和增强个性化治疗到加速临床试验匹配和推动生物医学发现，AI正在彻底改变癌症护理的提供和研究方式。随着技术的不断进步，AI不仅会革新癌症治疗，还可能为其他医学领域的突破铺平道路，使更多生命得以挽救，更多患者受益于靶向和精准治疗。
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