姐妹一同開餐館，竟同時確診肺癌！只因這個很多人都在做的習慣……

近日，一條令人痛心的新聞沖上熱搜，一對姐妹在一起開小飯館，同時確診肺癌！然而，姐妹倆年齡介于 40 歲到 50 歲之間，沒有吸煙史，如此“家族聚集性”的肺癌十分罕見。

罹患肺癌原因復雜多變，其早期癥狀并不明顯，給診斷造成了不小的難度，同時遺傳因素與環(huán)境因素均可能誘發(fā)肺癌產(chǎn)生?！吨腥A醫(yī)學會肺癌臨床診療指南（2022 版）》中指出，炒炸等烹飪方式產(chǎn)生的廚房油煙可導致 DNA 損傷或癌變，是中國非吸煙女性罹患肺癌的重要危險因素之一。

經(jīng)專家推斷，勤勞的姐妹倆整日在廚房高強度地工作，油煙中含有大量苯并芘、多環(huán)芳烴、雜環(huán)胺、丁二烯等致癌物質(zhì)，很有可能是其罹患肺癌的罪魁禍首！

肺癌的早期診斷至關(guān)重要

所幸，這對姐妹及時體檢和隨訪，盡快地切除了肺部腫瘤，最大限度地降低了復發(fā)率和死亡率。

肺癌作為第二大常見癌癥，全球死亡率最高，占癌癥相關(guān)死亡總數(shù)的 21%。目前，早期診斷肺癌方法仍然具有嚴峻的挑戰(zhàn)性。與其他癌癥相比，肺癌死亡率很高。然而，在確診的病例中，只有約 20% 被診斷為 I 期。

令人心驚的是，除了男性患者以外，近年來中青年女性患者越來越多，早期并無明顯的癥狀，等到胸痛、咯血等癥狀出現(xiàn)時再去檢查，70% 以上已經(jīng)發(fā)展到中晚期，不少人因病情嚴重而失去了寶貴的生命。

此外，隨著醫(yī)學事業(yè)的飛速進步，肺癌患者的免疫治療和靶向治療事業(yè)已經(jīng)取得了顯著進展，但其療效仍然不穩(wěn)定。因此，開發(fā)出高度敏感和特異性的肺癌早期診斷工具對于捍衛(wèi)人類健康事業(yè)至關(guān)重要！

人工智能助力診斷早期肺癌

近年來，人工智能（AI）一枝獨秀，吸引了科學家和醫(yī)生們對其在肺癌中的潛在作用的極大興趣，有望成為早期肺癌診斷的利器！

AI 在肺癌篩查、診斷和治療中的應(yīng)用中承擔著舉足輕重的作用，其通過助力分析和解釋復雜的醫(yī)療信息，最終幫助醫(yī)生們更好地診斷、治療管理和各種臨床病例的預后預測。目前，F(xiàn)DA 已在多個臨床治療領(lǐng)域批準了人工智能應(yīng)用。

以肺癌異質(zhì)性為例，已成為人工智能應(yīng)用的主要領(lǐng)域。AI 主要聚焦于肺癌篩查的模式：成像（結(jié)節(jié)檢測、分割和表征）和非成像技術(shù)。

LDCT 作為肺癌篩查的金標準，是唯一能夠降低肺癌患者死亡率益處的方法。目前，先進的預測模型正在開發(fā)中，它將 CT 圖像與人工智能算法等創(chuàng)新技術(shù)結(jié)合起來，提高了診斷準確性，為醫(yī)生們創(chuàng)造了一雙“透視眼”。

有趣的是，大量數(shù)據(jù)顯示，AI 診斷結(jié)果與經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生的診療結(jié)果相當。同時，AI 結(jié)合 CXR 和 LDCT 掃描上檢測肺結(jié)節(jié)具有更高的準確性。

例如，依托 DL-CADe 系統(tǒng)、CT 檢查的結(jié)節(jié)檢出率高于兩名放射科醫(yī)生的診斷準確性。 在面對肺結(jié)節(jié)時，醫(yī)生們通常利用結(jié)節(jié)的大小、體積和密度，以確定其是良性或惡性。雖然 LDCT 掃描是最常用的方法，但 AI 可以準確地測量這些變量，并在隨訪中跟蹤肺結(jié)節(jié)的生長情況，且結(jié)節(jié)分類的準確率達到 80% 以上。

除了肺結(jié)節(jié)的鑒定，肺癌的準確分期有助于為病人制定最合適的治療策略和預后。

AI 此時大顯身手，能夠助力加速肺癌的準確分期，并最大程度地減少醫(yī)生們閱讀病理切片和 CT 掃描等耗時的任務(wù)。 使用 AI 作為 PET 和 CT 讀取的第二閱讀器，通過 PET 和 CT 掃描的多平面重建來預測轉(zhuǎn)移病灶的解剖位置，不僅有效地減少了放射科醫(yī)生的工作量，而且提高了結(jié)節(jié)檢測的精度，可謂是雙贏！

此外，AI 還顯示出了結(jié)合連續(xù)成像數(shù)據(jù)來跟蹤腫瘤隨時間變化的潛力。通過利用 DL 方法和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），AI 可以分析腫瘤患者治療后 CT 掃描的縱向數(shù)據(jù)，并為表型特征和治療反應(yīng)提供有價值的見解！

人工智能助力癌癥治療大有可為

隨著機器學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的開發(fā)應(yīng)用，影像AI發(fā)展迎來了新的爆發(fā)階段。

以肺癌為例，通過結(jié)合 AI 模型，將臨床數(shù)據(jù)與影像學結(jié)果相結(jié)合，進一步指導醫(yī)生了解患者的臨床結(jié)果，制定出個性化與高效化的治療方案，提高患者的生命健康體驗，可謂是一場充滿吸引力的挑戰(zhàn)與競技。

值得重視的是，盡管 AI 在肺癌方面具有巨大的潛力，但我們不得不正視其實施所面臨的挑戰(zhàn)和局限性。如何解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高模型的可解釋性和倫理考慮問題，對于確保AI成功整合到臨床實踐中至關(guān)重要！

參考文獻：

[1] Gandhi Z, Gurram P, Amgai B, Lekkala SP, Lokhandwala A, Manne S, Mohammed A, Koshiya H, Dewaswala N, Desai R, Bhopalwala H, Ganti S, Surani S. Artificial Intelligence and Lung Cancer: Impact on Improving Patient Outcomes. Cancers (Basel). 2023 Oct 31;15(21):5236. doi: 10.3390/cancers15215236. PMID: 37958411; PMCID: PMC10650618.