根據(jù)發(fā)表在《醫(yī)學(xué)物理學(xué)》雜志上的論文所述，此項(xiàng)研究利用人工智能挖掘放療歷史數(shù)據(jù)并設(shè)計(jì)算法，從而制定出推薦的治療策略。為了驗(yàn)證人工智能生成的相關(guān)治療計(jì)劃，研究人員觀察了217位患有頭/頸部位癌癥的患者，他們皆接受有常規(guī)方法制定的放療計(jì)劃。事實(shí)證明，人工智能提出的計(jì)劃與常規(guī)計(jì)劃基本一致。

來自多倫多大學(xué)工程系的主要研究成員Aaron Babier表示，“目前已經(jīng)出現(xiàn)眾多其它人工智能優(yōu)化引擎，但我們希望其能夠更接近現(xiàn)有臨床最佳實(shí)踐的具體要求。”

就目前而言，為每位患者定制放療計(jì)劃可能需要數(shù)天時(shí)間。這是因?yàn)榘┌Y通常會持續(xù)擴(kuò)散與增長，因此醫(yī)生需要投入大量時(shí)間設(shè)計(jì)這些復(fù)雜的治療策略。

眾所周知，頭/頸部位置的癌癥一直是治療計(jì)劃設(shè)計(jì)方面的難點(diǎn)，因?yàn)槟[瘤情況在不同患者身上往往存在巨大差異。研究人員們希望這種工具能夠在棘手且復(fù)雜的癌癥類別當(dāng)中帶來良好收效。以此為基礎(chǔ)，該工具有望在前列腺癌等腫瘤變異情況較為單一的情況下發(fā)揮更好的作用。

結(jié)合這一問題，Babier強(qiáng)調(diào)稱人工智能不應(yīng)成為醫(yī)療衛(wèi)生專業(yè)人士的替代方案，而是通過接手各類重要的基礎(chǔ)性工作幫助其節(jié)省時(shí)間。一旦軟件創(chuàng)建出治療計(jì)劃，其仍然需要由放射物理學(xué)專家們進(jìn)行審查并做出進(jìn)一步修改，這至少還需要數(shù)個(gè)小時(shí)。

人工智能被廣泛視為癌癥診斷、監(jiān)測以及治療的重要未來發(fā)展方向，但一部分醫(yī)療衛(wèi)生專業(yè)人士對于利用機(jī)器學(xué)習(xí)工具做出臨床決策提出了道德層面的擔(dān)憂。今年早些時(shí)候，斯坦福大學(xué)的研究人員與醫(yī)學(xué)博士就在《新英格蘭醫(yī)學(xué)》雜志的一篇文章中提出這樣的問題：“醫(yī)生必須充分了解算法的創(chuàng)建方式，并以批判性的方式評估用于創(chuàng)建預(yù)測結(jié)果的數(shù)據(jù)來源，了解模型的運(yùn)作方式并防止對其過度依賴。”

如今，醫(yī)學(xué)界的新技術(shù)發(fā)展已經(jīng)成為一種普遍性趨勢——醫(yī)學(xué)博士們需要將這些新的診斷方法同自身專業(yè)知識相結(jié)合，從而充分了解這些新技術(shù)以怎樣的程度決定著患者的命運(yùn)。目前正在進(jìn)行的類似爭論，還包括是否應(yīng)該利用人工智能對癌癥進(jìn)行活檢。

盡管存在這些問題，但醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)亦開始全面對人工智能投入資源與精力，包括微軟與IBM在內(nèi)的各大科技巨頭也正在將人工智能引入各類應(yīng)用。許多企業(yè)似乎認(rèn)為，人工智能將成為一種可行的解決方案，可以有效解決藥物發(fā)現(xiàn)過程冗長且成本極其昂貴的難題?？偛课挥诙鄠惗嗟纳锛夹g(shù)公司BenchSci提供的調(diào)查結(jié)果顯示，目前已經(jīng)有28家制藥企業(yè)與97家初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù)進(jìn)行藥物研發(fā)。

Babier解釋稱，利用人工智能輔助放療設(shè)計(jì)的目標(biāo)，在于進(jìn)一步解放醫(yī)療人員的精力而非帶來顛覆性變革。

Babier指出，“這款工具在本質(zhì)上就是一款非常簡單的插件，有助于在臨床環(huán)境中提供輔助，其區(qū)別在于擁有智能水平更高的參數(shù)。”

該多倫多大學(xué)團(tuán)隊(duì)并非惟一致力于利用人工智能優(yōu)化放療計(jì)劃的研究組織。其他對此抱有興趣的參與方還包括谷歌的DeepMind Health，其目前正與倫敦大學(xué)醫(yī)院合作開展相關(guān)研究。