文/陳根

中醫(yī)診斷，講究望聞問(wèn)切，其中“望”首當(dāng)其沖。作為診斷的第一步，醫(yī)生對(duì)病人的神、色、形、態(tài)、舌象等進(jìn)行觀察，初步大致判斷病變情況。事實(shí)上，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)在診斷方法上有著異曲同工之妙，只不過(guò)“望”的手段更數(shù)據(jù)化，“望”的結(jié)果也更精準(zhǔn)，人工智能的長(zhǎng)足發(fā)展更是將醫(yī)療影像的“望”更上了一層樓。

人工智能正在對(duì)醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域深度滲透，這已是業(yè)內(nèi)共識(shí)。2019WAIC世界人工智能大會(huì)上，中國(guó)工程院院士范云鶴表示，在甲狀腺癌識(shí)診上，醫(yī)生的平均閱片時(shí)間為45分鐘、準(zhǔn)確率為74.46%，而人工智能的平均閱片時(shí)間1分36秒、準(zhǔn)確率90％。

而人工智能在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的研究還不止步于此，近期，在國(guó)際期刊《自然》的子刊上，發(fā)表了一項(xiàng)英國(guó)TRACERx肺癌研究計(jì)劃的成果：科學(xué)家們利用人工智能手段，繪制了肺腺癌中免疫細(xì)胞的空間位置圖譜，可以根據(jù)免疫細(xì)胞浸潤(rùn)出的“冷區(qū)”和“熱區(qū)”，預(yù)測(cè)患者的癌癥復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。 

這個(gè)最新的人工智能閱片，把100例患者的多區(qū)域外顯子組和RNA測(cè)序（RNA-seq）數(shù)據(jù)，與免疫細(xì)胞分布的空間組織學(xué)信息進(jìn)行了整合，成功經(jīng)受了970例肺腺癌患者的隊(duì)列驗(yàn)證。

這項(xiàng)研究為臨床區(qū)分復(fù)發(fā)高危的癌癥患者提供了全新的手段，也為分析癌細(xì)胞的免疫逃逸提供了新視角，不過(guò)研究團(tuán)隊(duì)也表示，這項(xiàng)技術(shù)還處于早期階段，臨床應(yīng)用還需要時(shí)日，但這也給我們看到了人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像的更多可能。