AI助力抗癌：从基因预测到早期发现

人工智能已经显著改变了我们抗击癌症的方式。据统计，去年美国有大约61万人死于癌症，这一数字几乎等同于该国四年内战的死亡人数。预计到2024年，至少有200万人将被诊断出患有某种形式的癌症。早期检测仍然是决定一个人能否战胜癌症的最大因素之一，而医疗技术的进步提供了新的希望。研究人员和医学科学家认为，人工智能模型可以在早期检测过程中发挥关键作用。

尽管AI无法完全取代医生的专业知识和诊断能力，但它可以极大地提高医生的工作效率。例如，哥伦比亚大学的研究人员开发了一种名为GET（通用表达转换器）的人工智能模型，能够准确预测细胞水平上的基因活动。这种粒度级别的信息可以帮助研究人员了解导致癌症发生的基因突变，并可能为开发新疗法提供重要线索。通过分析130万个细胞图像，GET模型学会了识别不同细胞状态下的模式，并能预测它从未见过的细胞类型中的某些基因表达。

哈佛医学院的研究人员也取得了类似进展，他们开发了一个名为CHIEF（临床组织病理学影像评估基础）的AI模型，能够识别19种不同类型肿瘤并预测患者的生存潜力。这个模型基于60,000张全切片组织图像进行训练，展示了其广泛的适用性和准确性。此外，一项涉及德国近50万名患者的研究表明，使用AI辅助检测乳腺癌的医生，其癌症检测率比未使用AI的医生高出17.6%。

除了在检测方面的应用，AI还在药物研发中扮演着重要角色。例如，美国国立卫生研究院（NIH）开发的LORIS模型能够预测哪些癌症患者可能从特定免疫疗法中受益最大，从而优化治疗方案。芝加哥大学医学综合癌症中心（UCCCC）的研究人员最近获得了1600万美元的联邦资助，用于利用机器学习模型寻找可能激发开发耐药性癌症新疗法的模式。这些进步有望加快新药的研发速度，为更多患者带来希望。

然而，尽管AI在癌症检测和治疗中展现出巨大潜力，仍面临诸多挑战。许多AI模型仍处于研究阶段，需要进一步验证才能大规模应用于临床。此外，AI模型可能会产生错误诊断或“幻觉”，特别是在处理复杂的医学问题时。正如纽约大学新闻学教授Meredith Broussard所指出的，AI本质上是将静态图像与已标记的其他图像集进行比较，提供的是预测而非诊断。因此，人类医生的经验和判断力依然是不可替代的。

总之，随着技术的不断进步，AI将在抗击癌症方面发挥越来越重要的作用，从早期检测到晚期治疗，帮助医生更有效地应对这一严峻挑战。但我们也必须认识到，AI只是工具，真正的决策和治疗依然依赖于专业医护人员的智慧和经验。