人工智能诊断软件在癌症治疗中的具体应用有哪些

人工智能诊断软件在癌症治疗中的具体应用

1.人工智能与抗癌药物研发

人工智能可以用来预测抗癌药物的活性或协助抗癌药物的研发。不同的癌症与相同的药物可能有不同的反应模式，高通量筛选程序的数据往往揭示了癌症细胞的基因组变异和药物活性之间的关系。例如，Lind等人通过整合筛选数据和机器学习，开发了一个随机森林模型。该模型可以根据癌细胞基因组的突变状态预测抗癌药物的活性。Wang等人基于称为弹性网络回归的机器学习模型，开发了一种药物敏感性预测模型。

2.人工智能与化疗

在癌症化疗领域，人工智能更关注药物与患者之间的反应。人工智能的主要应用成果包括化疗药物使用管理、化疗耐药性预测和化疗方案优化。例如，研究人员通过使用“CURATE.AI”（新加坡国立大学利用深度学习等技术打造的人工智能平台）成功地确定了zen3694和恩杂鲁胺的最佳剂量，从而提高联合治疗的疗效和耐受性。此外，Gulhan等人开发的基于深度学习的筛选系统可以检测到同源重组缺陷的癌细胞，准确率为74%，并预测哪些患者可以受益于PARP抑制剂。

3.人工智能与放疗

在癌症放疗过程中，人工智能技术的应用更为具体。人工智能可以帮助放射科医生绘制目标区域或自动规划治疗的放疗方案。例如，Lin等人使用三维卷积神经网络（3DCNN）实现了鼻咽癌的自动勾画，准确率为79%，与放疗专家的准确率相当。

4.人工智能与免疫疗法

在癌症免疫治疗的应用中，人工智能主要侧重于评估治疗效果，帮助医生调整治疗方案。例如，Sun等人开发了一个基于机器学习的人工智能平台，以准确预测程序性细胞死亡蛋白（PD1）抑制剂的治疗效果。该平台可以有效评估对PD1抑制剂敏感的晚期实体瘤患者的免疫治疗效果。

5.人工智能在临床肿瘤学中的应用

临床肿瘤学中，用于改进癌症治疗的数据正在快速增长。随着人工智能（AI）领域的进展，目前已有一定的计算基础能够整合和综合这些不断增长的多维数据，从而进行推断模式、预测预后，以改善患者和临床医生的共同决策。例如，Aerts团队在CellPress细胞出版社期刊CancerCell上发表的一篇题为“Artificial

intelligence

for

clinical

oncology”的综述。他们提出几个窄任务人工智能应用于临床癌症治疗的可行方案，回顾了部分人工智能应用程序，还描述了人工智能临床转化中所面临的挑战，并提出解决方案。

这些应用表明，人工智能在癌症治疗中起着重要的作用，可以从多个角度帮助医生提高治疗效果和患者的生活质量。