人工智能诊断软件在肿瘤治疗中的效果

人工智能诊断软件在肿瘤治疗中的效果

1.提高诊断准确性

人工智能诊断软件在肿瘤治疗中的一个重要作用是提高诊断的准确性。这种软件可以通过深度学习等方法，完成对肿瘤影像学数据的图像分割、目标检测和分类等工作。例如，在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、效果评价等方面，人工智能已经取得了一定的研究成果。此外，人工智能模型可标记出肿瘤中EGFR基因突变可疑度较高的区域，指导临床穿刺时穿刺位点的选取，也为临床医生术前无创的EGFR基因突变预测提供参考。

2.提高诊断效率

人工智能诊断软件还可以显著提高肿瘤筛查的效率。例如，对于肺小结节的筛查，优化的人工智能软件读片判断效率比影像科医生更有优势。有经验的影像科医生对于CT的判读平均需要15分钟，而人工智能可能只需10秒。这种快速的诊断能力可以帮助医生更早地发现肿瘤，从而提高治疗的成功率。

3.***治疗决策

人工智能诊断软件可以通过分析大量的临床数据，帮助医生制定个性化的治疗方案。例如，基于人工智能对于乳腺癌亚型的诊断准确率达99%；在乳腺癌病理图像的分析中，深度学习对于乳腺癌淋巴结转移的诊断已达专家水平；在超声方面，人工智能技术能够利用乳腺病灶图像的物理学特征来鉴别良恶性结节。此外，人工智能还可以用于预测患者接受治疗后疗效评估，肿瘤复发和转移风险以及影响预后的因素等。

4.改善患者体验

人工智能诊断软件可以提高早期筛查率，减少经济负担，缩短诊断时间，改善就诊体验。例如，天津医科大学肿瘤医院以30余万张甲状腺超声图像作为训练集进行人工智能模型开发，用3个独立数据集作为验证，开展了基于深度学习算法分析超声图像，实现甲状腺癌人工智能诊断的回顾性、多中心诊断研究，发现该模型在识别甲状腺癌的敏感性和特异性方面，可以媲美具有10年以上丰富经验的影像专家，具有快速及可重现的特点。

5.存在的问题

然而，人工智能诊断软件在肿瘤治疗中的应用也存在一些问题。其中一个主要问题是缺乏金标准。癌症的临床意义处于一个动态过程中：癌症是一种肯定会引起症状的肿瘤(通过局部浸润或远端转移)，如果不治疗就会导致死亡。另一方面，病理解读是建立在静态观察的基础上的：癌症是根据单个细胞的外观、周围的组织结构以及这些特征与各种生物标志物之间的关系来定义的。在病理学家中进行的观察一致性的研究中，缺乏金标准的问题很明显。