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前言
由中國臨床腫瘤學會（ＣＳＣＯ）和東方臨床腫瘤研究中心聯(lián)合主辦的第一屆＂消化道腫瘤規(guī)范化診療研修班＂在上海成功舉行。本次研修班圍繞消化道腫瘤規(guī)范診療、精準診斷、多學科診治、臨床研究等話題展開，旨在推廣消化道腫瘤診療指南，傳遞國際最新進展，加強多學科合作，探索抗腫瘤藥物的研究未來。我們榮幸地采訪了中國藥科大學附屬上海高博腫瘤醫(yī)院李進教授，現(xiàn)將采訪內(nèi)容精粹如下，以饗讀者。
推動消化道腫瘤規(guī)范化診療，
共筑患者健康未來
李進教授：
消化道腫瘤，主要包括原發(fā)于食管、胃和腸道的惡性腫瘤，是目前全球發(fā)病率最高的惡性腫瘤之一。關注消化道腫瘤對于抗腫瘤治療策略的制定和實施至關重要。特別是在食管鱗癌和胃癌方面，中國患者在全球的占比很高，胃癌占全球發(fā)病率的４５％以上，食管癌接近全球一半。盡管中國大腸癌在全球范圍內(nèi)的占比相對較低，但隨著生活方式和環(huán)境的改變，我國大腸癌的發(fā)病率呈上升趨勢，尤其在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)如北京、廣州、上海等地。因此，關注消化道腫瘤實際上就是關注我國高發(fā)的腫瘤類型。我們希望通過加強科學研究和提高規(guī)范化治療水平，為患者帶來更多獲益。這也是我們舉辦本次消化道腫瘤規(guī)范化治療研修班的重要原因之一。
此外，我國地域遼闊，各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和醫(yī)療資源分配不平衡，相較于東部沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，西部和中部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的醫(yī)療資源相對有限，不少地區(qū)的腫瘤規(guī)范化治療水平有待提升。并且，即使在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，基層醫(yī)院的規(guī)范化治療實施也尚顯不足。因此，我們希望通過研修班、學術論壇等形式，加強對規(guī)范化治療的宣傳與推廣，確保先進的治療理念與技術能夠深入基層，惠及更多患者。同時，此類學術活動對于提升臨床醫(yī)生的專業(yè)素養(yǎng)與學術水平，優(yōu)化醫(yī)療服務質(zhì)量，亦有較大的意義。
探索人工智能在醫(yī)療領域的深度應用，
共創(chuàng)醫(yī)療發(fā)展新篇章
李進教授：
進行臨床研究時，傳統(tǒng)的工作流程因其內(nèi)容的復雜性和對準確性的嚴格要求，常常給醫(yī)生帶來很大的工作壓力。在醫(yī)院日常繁忙的診療任務外，兼顧高質(zhì)量的臨床研究對醫(yī)生而言是一項極具挑戰(zhàn)性的任務。隨著人工智能技術的引入，這一局面正在逐步改善。
以不良事件（ＡＥ）的判讀為例，過去醫(yī)生需要逐條查閱常見不良反應事件評價標準，耗時且易出錯。現(xiàn)在，人工智能能夠自動完成這一任務，精準判斷ＡＥ等級，并即時反饋給醫(yī)生，極大地減輕了醫(yī)生的記憶負擔與工作量。此外，人工智能還能在病史撰寫、患者招募、腫瘤療效評估、數(shù)據(jù)傳輸與分析等多個環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。
其實，目前人工智能已廣泛應用于無人機、自動駕駛等多個領域，在醫(yī)療行業(yè)的應用也早已開始，并且逐步深入到臨床研究之中。很多醫(yī)院、軟件公司也在積極開發(fā)各種臨床試驗管理軟件。我本人在復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院和同濟大學附屬東方醫(yī)院工作時，便開始研發(fā)全智能化臨床試驗數(shù)據(jù)平臺，經(jīng)過１０余年的不懈努力，該系統(tǒng)已發(fā)展成為包含七大子系統(tǒng)的全面臨床試驗管理平臺，并且在上海高博腫瘤醫(yī)院完成了關鍵的中臺傳輸系統(tǒng)的開發(fā)。通過中臺技術，數(shù)據(jù)實現(xiàn)了直接傳輸，確保了數(shù)據(jù)的準確性和及時性。利用這些及時的數(shù)據(jù)，研發(fā)人員能夠提前進行質(zhì)量控制。過去，研發(fā)人員需要等到臨床試驗結束后才能評估整個試驗的質(zhì)量，而現(xiàn)在，研發(fā)人員每天都可以進行質(zhì)量控制，實時分析數(shù)據(jù)，無需再到醫(yī)院現(xiàn)場核查病史、檢驗報告等。并且，原本由臨床研究協(xié)調(diào)員（ＣＲＡ）現(xiàn)場執(zhí)行的工作，現(xiàn)在可以通過網(wǎng)絡遠程完成，ＣＲＡ能夠通過系統(tǒng)查看所有數(shù)據(jù)，包括醫(yī)生填寫的分析報告。
破局醫(yī)療ＡＩ數(shù)據(jù)困境：
隱私計算引領醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享新時代
李進教授：
未來，在醫(yī)療領域，ＡＩ的發(fā)展面臨的關鍵挑戰(zhàn)是大數(shù)據(jù)的有效采集與利用以及醫(yī)院數(shù)據(jù)的共享。全球醫(yī)療ＡＩ領域的一個普遍痛點是醫(yī)院數(shù)據(jù)難以跨機構共享，為了解決這一問題，我們引入了中臺技術，但是醫(yī)院外部數(shù)據(jù)傳輸?shù)木窒扌匀晕吹玫饺娼鉀Q。
近年來，隱私計算技術的發(fā)展為醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享與利用開辟了新路徑。這種技術允許數(shù)據(jù)在不離開醫(yī)院本地環(huán)境的前提下，于院內(nèi)完成計算處理，而計算結果則通過安全方式在云端匯總。這種方式確保了數(shù)據(jù)的隱私安全，同時實現(xiàn)了與集中處理相同精度的分析效果。我們正致力于推進隱私計算技術的應用，以期未來能夠打破醫(yī)院間的數(shù)據(jù)壁壘，構建起龐大的醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系，為人工智能決策提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。
通過隱私計算與電子化、智能化分析的結合，將極大推動醫(yī)療決策的規(guī)范化與智能化進程。人工智能的決策精準度高度依賴于全面、豐富的數(shù)據(jù)集。通過綜合分析全國范圍內(nèi)醫(yī)生的診療決策及其效果，我們能夠運用大數(shù)據(jù)挖掘出最優(yōu)的治療策略，為患者帶來最佳的治療效果。
然而，我們也應認識到，人工智能并不能解決所有的問題，其效能的發(fā)揮仍需與人類的智慧深度融合。未來，人工智能將在不斷的學習與迭代中，結合醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧，共同探索出更加精準、高效的醫(yī)療治療策略，為人類的健康福祉貢獻力量。
(文章來源于健康界)
