阿米特·古普塔博士讨论了克利夫兰大学医院医学中心与Qure.ai之间的新合作，该合作旨在通过部署FDA批准的人工智能（AI）qXR-LN来增强早期肺癌检测。
这项新的合作集中在部署FDA批准的人工智能qXR-LN，以通过胸部X光片进行早期肺癌检测。1
这款在2024年1月获得FDA批准的AI工具作为放射科医生的“二次读片”，旨在改善对细微肺结节的检测。2 一项前瞻性、随机、对照试验计划将进一步评估和验证这种AI在实际环境中的有效性。1
在接受《靶向肿瘤学》采访时，克利夫兰大学医院医学中心的心胸放射科主任兼诊断放射摄影模式主管阿米特·古普塔博士讨论了这一旨在增强早期肺癌检测的新合作。
《靶向肿瘤学》：您能否谈谈这个新合作？
古普塔： 这是一个新的合作，由专门创建新AI工具以简化放射科医生工作并促进患者长期福利的Qure.ai公司与我们合作。据我所知，该公司在90多个国家都有业务，并且最近获得了我们正在测试的工具的FDA批准。Qure.ai是我们合作伙伴的名称，他们最近获得了一种名为qXR的工具的FDA批准，该工具可以在胸部X光片上发现肺结节。我们正试图在一个前瞻性的随机对照试验模型中测试这个工具。
qXR如何适应当前的放射科工作流程，对肿瘤科医生有什么好处？
这是第一年，可以说是试用期，目前仅限于研究用途。根据这项研究的结果，我们将尝试看看它在未来如何融入整个工作流程，并赋予肿瘤科医生更多的能力。目前，它将通过研究协议影响患者护理。但未来，它将努力在更早阶段检测到更多的肺癌，这对患者是有益的，因为这样他们可以得到潜在的治愈机会。众所周知，肺癌如果在早期阶段被发现，是可以治愈的。我认为胸部X光片本身已经是一个非常强大的工具，再加上人工智能，它可以成为一个超级强大的工具，用于发现早期阶段的肺癌，并为患者提供治愈这种致命疾病的机会。
这种AI有什么特别之处或值得注意的地方？
如果我们想了解这个工具的作用，可能需要退一步来看。例如，肺癌是一个全球性的重大健康问题，目前所有的指南都是基于CT扫描来进行筛查。在美国，有一个美国预防服务工作组的标准，告诉你是否有资格进行低剂量肺癌筛查CT扫描，如果你符合一些标准，比如吸烟年限和其他人口统计学因素。这是目前的标准护理。但由于存在物流和其他障碍，只有16%的符合条件的人能够接受这种筛查扫描，这意味着这里有很大的空白，需要改进以使肺癌筛查能够覆盖更多人群。这种胸部X光片解决方案就像一种解决方案，可以在胸部X光片上找到结节，但在没有AI的情况下，这几乎是不可能的。借助AI的力量，我们可以发现更多的结节。因此，希望在长期内，通过在常规X光片上使用AI，可以发现更多的癌症，从而赋能现有的放射科工作流程。AI在这个工作流程中帮助放射科医生发现更多的肺结节，这些结节可能在后续处理中具有行动意义，并有助于赋能肿瘤科医生和早期队列中的患者。
目前有哪些临床数据支持这一点？
该公司已经在多个国家验证了这一工具，并且最近其数据已经得到了FDA的审查，FDA是美国最高权威机构，负责批准AI工具作为医疗设备。我们称之为SaMD，即软件作为医疗设备。因此，它是基于Qure.ai提交给FDA的数据而获得FDA批准用于临床护理的。目前，如果某个医疗系统想要部署这个工具，没有任何法律障碍。我认为这项随机对照试验是我们自己的尽职调查，根据FDA的规定，任何获得FDA批准的工具都应该在实际环境中进行测试，然后再广泛推广。这项随机对照试验是我们测试这种算法的方式，然后根据试验结果将其推广到大众。
您认为我们可以像依赖人类放射科医生一样依赖AI进行癌症诊断吗？
这是一个难以回答的问题，但在现阶段，我会说AI还没有达到自主进行癌症诊断的程度。这就是为什么目前的设计总是有人类参与。FDA批准时附带了一个条件，即必须有人类参与。再次强调，AI是在辅助读者，但读者已经在利用他们的多年经验来进行正确的评估。AI是在辅助这种过程。我称之为辅助智能，而不是完全由AI独立工作。因此，在癌症诊断方面，我认为与其他任何用例一样，AI是作为专家读者的辅助工具被批准的，这也是我们打算使用它的方式。
使用AI进行早期癌症检测的最大优势是什么？
我认为最大的优势在于X光片上有结节，这些结节有时是半可见的，或者非常微弱地可见。考虑到我们每月进行数千次X光检查，即使是一名训练有素的放射科医生也很难每次都以同样的细致程度查看这些结节。有些结节无论我怎么努力都可能无法察觉。我认为在这种情况下，AI就像是第二双眼睛，试图赋能我或其他系统中的读者，提醒他们再看一眼X光片的某个区域，然后读者应该再看那个区域并说，嘿，我喜欢你的想法，或者我不喜欢你的想法。也许我认为AI在这里是指引你朝着某个方向，AI觉得它看到了什么。基本上，你有了额外的一双眼睛，指向某个方向，你可以判断AI是对还是错，但最终报告是你的专业知识加上AI的视觉。
您认为在未来5到10年内，AI将在癌症护理中产生最大的影响是什么？
这是一个快速变化的领域，很难预测。但我可以说，未来，我看到AI将与放射科医生和肿瘤科医生同步工作，可能是虚拟肿瘤委员会的一部分，其中AI结果易于任何医生理解。更重要的是可解释性，而不是AI的黑箱性质，后者目前受到批评。我认为随着我们越来越了解AI在后台的工作方式，我们将在后台过程中获得更多赋权，从而在未来几年内增强对AI的信任。
在未来5到10年内，AI将承担大部分检测任务，比如，嘿，我发现了结节，然后放射科医生或读者将成为裁决者，或者根据他们在特定临床设置下的经验添加更多价值。例如，如果患者有免疫相关问题，结节可能是感染的表现；如果患者是吸烟者，结节可能是癌症，因为结节只是故事的开始，AI在这里帮助我们。未来，不仅会检测结节，还会评估结节的恶性风险。我认为这是一个正在进行中的工作。我希望在未来5到10年内，这也将赋能读者和肿瘤科医生，让他们了解结节的风险，以及是否应该随访或切除。
展望qXR。您认为肿瘤科医生应该关注或留意的主要内容是什么？
我认为在目前的情况下，肿瘤科医生将会看到一个经过优化的报告。放射科医生已经在记录这些病例，根据试验，他们将继续这样做。目前的临床工作流程将保持不变，但有一半的患者将随机决定在其解读中加入AI成分。目前，肿瘤科医生可以期待的是，希望在一周左右开始的研究中，肿瘤科医生将发现更多早期阶段的癌症或结节。肿瘤科医生可以期待的是，会有更多早期阶段的结节出现，这样他们就可以感到满意，因为他们能够在早期阶段诊断癌症，并有望治疗这些患者，延长他们的寿命。
再次强调，使用AI的目的是首先赋能读者，但最终这种赋能对所有人来说都是双赢的局面。对于放射科医生来说，这是一种胜利，因为我喜欢诊断每一个出现在图像中的癌症，或是任何良性结节，或是借助AI的力量宣布一个人正常，这给了我更多的信心。同样，对于肿瘤科医生来说也是一种胜利，因为他们希望治疗更多的患者并感到满意。我们在早期阶段诊断癌症并拯救生命时感到非常高兴。最后，对于医院和患者来说也是胜利，因为患者希望在早期阶段得到治疗。我认为这是一个对所有人都有利的解决方案。当然，我们将在完成这项试验后了解更多关于其在克利夫兰大学医院的实际效果。
(全文结束)
