人工智能渗透医学成像，或将预测癌症复发风险

文/陈根

中医诊断，讲究望闻问切，其中“望”首当其冲。作为诊断的第一步，医生对病人的神、色、形、态、舌象等进行观察，初步大致判断病变情况。事实上，现代医学在诊断方法上有着异曲同工之妙，只不过“望”的手段更数据化，“望”的结果也更精准，人工智能的长足发展更是将医疗影像的“望”更上了一层楼。

人工智能正在对医学成像领域深度渗透，这已是业内共识。2019WAIC世界人工智能大会上，中国工程院院士范云鹤表示，在甲状腺癌识诊上，医生的平均阅片时间为45分钟、准确率为74.46%，而人工智能的平均阅片时间1分36秒、准确率90％。

而人工智能在医学成像领域的研究还不止步于此，近期，在国际期刊《自然》的子刊上，发表了一项英国TRACERx肺癌研究计划的成果：科学家们利用人工智能手段，绘制了肺腺癌中免疫细胞的空间位置图谱，可以根据免疫细胞浸润出的“冷区”和“热区”，预测患者的癌症复发风险。 

这个最新的人工智能阅片，把100例患者的多区域外显子组和RNA测序（RNA-seq）数据，与免疫细胞分布的空间组织学信息进行了整合，成功经受了970例肺腺癌患者的队列验证。

这项研究为临床区分复发高危的癌症患者提供了全新的手段，也为分析癌细胞的免疫逃逸提供了新视角，不过研究团队也表示，这项技术还处于早期阶段，临床应用还需要时日，但这也给我们看到了人工智能应用于医学影像的更多可能。