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人工智能加速崛起或将助力癌症诊疗能力提升

2017-10-18 16:06:15来源：中国智能制造网编辑：半城明灭关键词：人工智能深度学习神经网络阅读量：55499

导读：癌症已经发展成为一个主要的公共卫生问题，检出、特别是治疗相当困难。如今，人工智能技术正迎来爆发，或将在前期诊疗检查和药物方案预测、以及药物研发等环节上起到重要的推动作用。

　　【中国智能制造网本站原创】癌症已经发展成为一个主要的公共卫生问题，检出、特别是治疗相当困难。如今，人工智能技术正迎来爆发，或将在前期诊疗检查和药物方案预测、以及药物研发等环节上起到重要的推动作用。

　　随着发病率和死亡率越来越高，癌症正成为我国首要的死亡原因和一个重要的公共卫生问题。据癌症统计资料显示，在我国，每年新发癌症病例达429万，占新发病例的20%。

　　而在全世界，据世卫组织新公布数据表明，每年有880万人死于癌症，占每年死亡总人数近六分之一。每年有1400多万新发癌症病例，预计到2030年这一数字将增加到2100多万。

　　虽然随着现代医学的发展，在癌症防治上人类已取得许多进步，但是由于发现不及时以及治疗技术水平仍然有限等原因，大部分的癌症治愈可能性几乎为零。当我们手中的药物和医疗器械已经效用甚微的时候，人工智能的平地崛起，为癌症防治工作带来了全新机遇。

　　助力癌症检出

　　随着人工智能技术的发展，人工神经网络分析技术日趋成熟，计算机可以基于病理诊断的大数据快速、地分析疑诊癌症患者的前期诊疗信息，从而判断是否患有癌症、或是判断癌症的可能区域。

　　在人工智能技术的帮助下，癌症的检出率将得到大幅提升，同时相关分析数据也可以作为医生进行诊治的重要参考，使医生可以“有的放矢”，提升治疗效率，加强治疗效果，更好地帮助患者进行治疗。

　　预测药物方案

　　癌症的治疗一直是医学上的一个难题，医疗工作者为此每年都会发表专业的相关论文来提供交流意见，同时也在研发各种癌症治疗药物。但是，由于癌症治疗相当复杂，如何将现有药物以及新药物结合起来，让医生能够为癌症病人制定更有针对性的治疗方案相当不容易。

　　随着人工智能技术的发展，现在可以利用机器学习技术深度学习、理解每年发表的医学专业论文，以及的治癌药物信息，从而帮助医生预测哪些药物对治疗癌症患者有效，达到帮助治疗癌症的目的。

　　加快药物研发

　　癌症的诊出往往很突然，而且33%的癌症患者寿命不会超过5年，这让他们几乎没有时间去寻找有效的治疗方法。更雪上加霜的是，新的抗癌药物一般需要10年时间才能推向市场，推广过程也牵涉甚广。

　　如今，业内的药物开发企业希望通过在人工智能的帮助下大幅削减研究所需的时间，从而彻底改善药物研发现状。通过建立计算机网络，应用人工智能技术来发掘具有抗癌特性的新分子，同时对无效药物进行淘汰，药物研发将得以加速。

　　现实做法

　　由于人工智能技术还处在初级发展阶段，其对于癌症诊疗与药物研发的效果还不稳定，想要投入临床应用更需要长期的验证。因此，就目前来说，人类还需要从现实出发，在现有条件下尽可能做到更好。

　　首先，早期诊断至关重要。早期诊断可在发病初期检出癌症，使治疗更有效、简单，并降低费用。世卫组织也发布了癌症早期诊断指南，建议所有国家采取措施改善癌症早期诊断工作。

　　其次，加大对于癌症症状的宣传。虽然癌症人人闻之色变，但是大多数人对于癌症症状并不了解，以致耽误了佳的治疗窗口，因此提高公众对各种癌症症状的了解非常关键，一旦发现相关症状就应当及时就医。

　　此外，加大在医疗系统的投入。由于经济发展水平的差异，在不同国家或是同一个国家的不同地区，癌症防治水平都有一定差距。因此，各国应当全面加大在医疗系统的投入，资助落后国家或地区的癌症诊治能力建设，提高在医疗装备研发与医疗人员培训方面的投入，以便能准确及时诊断，并强化治疗水平。

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