人工智能在肺癌治疗中的应用
肺癌是一种常见的恶性肿瘤，其中约一半的患者在确诊时已是晚期。表皮生长因子受体（EGFR）靶向治疗是推荐的一线治疗方案，但需对患者进行EGFR基因突变检测才能筛选出可以接受靶向治疗的患者。传统的临床方法通过穿刺取出肿瘤组织再进行基因检测，但由于肿瘤的高度异质性和位置特殊性，这种方法可能会产生***阴性结果，并且难以对难以穿刺到合适肿瘤组织的患者进行治疗。
为了解决这些问题，研究人员提出了全肺分析人工智能模型，该模型可利用CT影像无创预测肺癌患者的基突变状态和接受靶向治疗后的个体化疗效，最终可***肺癌患者的靶向治疗决策。该模型使用了1.8万例肺癌患者数据进行训练和验证，可以从影像中挖掘到人眼难以感知的高维微观信息，构建了宏观影像与微观基因信息之间的桥梁。
肺癌的早期诊断对提高患者的生存率至关重要。传统的诊断模式越来越难以满足个体化精准医疗的要求。基于此，人工智能技术在肺癌诊断中的应用得到了广泛关注。
例如，复旦大学附属中山医院白春学教授领导的团队研发了基于CT影像分析的无创病理诊断系统(iPathology)，该系统在肺腺癌结节分类中的应用、基于深度卷积神经网络(DCNN)系统的AI技术进一步提高了肺结节筛查和早期诊断的准确性。此外，他们还发现了唾液代谢Al模型在早期肺癌和小体积肺结节诊断中的应用价值。
免疫治疗是近年来肺癌治疗的一个重要突破。然而，只有部分病人在免疫治疗后表现出持久的临床获益。为了更准确地评估疗效，研究人员开始利用人工智能影像分析预测NSCLC免疫治疗疗效。
例如，Sun等选取了135例来源于Ⅰ期PD1/PDL1单药治疗临床试验的不同部位肿瘤病人，使用治疗前增强CT影像训练机器学习算法，建立基于CT影像的影像组学预测模型来分析预测肿瘤免疫细胞表达水平及PD1/PDL1抑制剂治疗效果。
人工智能识别技术在T1期肺癌诊断中的临床应用研究也取得了进展。通过人工智能深度学习，在1mm及5mm层厚的胸部CT中，利用计算机人工智能自动寻找肺癌结节，以测试人工智能在肺癌自动识别中的效果。实验结果显示，利用人工智能读取5mm的胸部CT500例，敏感度达95.20%，特异性达93.20%。而对于1mm层厚的相同验证集CT片比较中，人工智能对肺癌结节的检出数优于人工读片，敏感性更高，但误报数增多，特异性稍差。
综上所述，人工智能在肺癌治疗中的应用具有很大的潜力，它不仅可以提高肺癌的诊断准确性和治疗效果，还可以***医生进行诊断工作，降低医疗成本，提高医疗效率。随着人工智能技术的不断发展，相信在未来，人工智能将在肺癌治疗中发挥更大的作用。
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