如今，越来越多的人工智能技术在肿领域得到应用。但作为学与工程学科交叉结合的代表，相关知识普及、技术应用、研究推进、平台建设及标准制定，仍需要来自各方的深入交流和密切合作。日前，由中国协会肿人工智能专业委员会主办、天津科大学肿院承办的“第一届智能肿学天津论坛”在天津举办，大会针对我国人工智能技术的发展战略及其在肿影像学、理学、放射、手术机器人和大数据等方面的应用进行了讨。

1、数据融合加速肿精准断

“人工智能在肿的精确断上具有较大应用前景。”据大会主席、天津科大学肿院副院长徐波教授介绍，人工智能可以通过深度学习等方法，完成对肿影像学数据的图像分割、目标检测和分类等工作；对大量数字化信息的挖掘，并与肿的生物学行为相关联，将有助于临床生更精准地完成肿的断和。

例如腺就是目前与人工智能相结合获益较多的疾。人工智能已经在腺的良判定、HER2检测、分子分型、效果评价等方面，取得了一定的研究成果。人工智能对海量的基因组学信息进行技术分析，也可以为生在临床过程中提供更多的信息，更准确地对症、效进行判断，是腺得以做到个体化精准的前提和基础，未来也将为腺者带来更为丰富有效的临床方案。

再以目前国内肿发率排名第一的肺为例。在肺中，个化对于提升者生存率具有重大意义，基于EGFR基因突变的靶向是现在主流的方式之一。为了保证的有效，使用EGFR靶向物前，生需要先确认者有EGFR基因突变况。当前常规的临床断需要通过穿刺活检取得肺组织，再进行基因测序来确定EGFR基因突变状态。但穿刺活检是一项有创检查，对者会产生一定伤害，且覆盖面有限，只能取得目标区域内的部分组织，难以做到完全的精准断，存在基因突变组织结果的可能。

“我们与上海肺科院、天津科大学肿院团队一起，以数百例实际例进行分析和验证，研发了人工智能新算法，实现了肺CT影像的分层征提取，并达到较好的预测精度。”中科院分子影像重点实验室研究员田捷介绍说，人工智能模型可标记出肿中EGFR基因突变可疑度较高的区域，指导临床穿刺时穿刺位点的选取，也为临床生术前无创的EGFR基因突变预测提供参考。

田捷表示，学影像学是当前与人工智能技术结合紧密的学科，但融合人工智能技术研究的学数据的不能仅限于影像学。只有融合影像学数据、理学数据、临床数据来研究、描述和量化，才能实现人工智能技术从研究走向临床，从而进一步拓宽其在学上的应用。

2、人工智能技术可助力师成长

除了为者带来实际获益，人工智能的应用，也为年轻师的迅速成长搭建起“快速通道”。徐波指出，人工智能技术的发展可以更好地让经验不足的基层生，快速准确地学习到更多的临床经验，也为基层生制定方案提供更有效的依据。尤其是在我国各地区水平、人才资源尚不均衡的况下，人工智能技术的应用，能为各级机构提供快速、准确、便利的辅助断工具，助力基层机构和基层生水平的改善和提高。

例如肿临床检查项目中普遍的超声检查，是当前甲状腺结节筛查评估常用的手段。超声检查受主观影响较多，操作者个体间的差异以及超声图像的清晰度都可能直接影响结果判断，因而对影像师的水平要求较高，个体检查的耗费时间也较长。

据了解，天津科大学肿院以30余万张甲状腺超声图像作为训练集进行人工智能模型开发，用3个立数据集作为验证，开展了基于深度学习算法分析超声图像，实现甲状腺人工智能断的回顾、多中心断研究，发现该模型在识别甲状腺的敏感和异方面，可以媲美具有10年以上丰富经验的影像专家，具有快速及可重现的点。虽然现在的模型系统还有一些局限，无法考虑过多的临床参数，尚不能完全取代甲状腺的人工断，但可以辅助增生在甲状腺断中的能力，提高阅片效率，避免因疲倦产生的差错。别是我国城乡资源尚有不均衡况仍然存在，此类人工智能系统有助于改善基层机构甲状腺超声水平，为各级机构提供一种快速、准确和便利的甲状腺超声断工具。未来经过随机临床试验的进一步评估，人工智能还将有助于减少不必要的细针抽吸活组织检查。

3、行业准入机制和评价标准亟须健全

近年来，人工智能技术发展迅猛。2018年，人工智能的发展与应用被正式写入工作报告，成为“2030健康中国”战略的重要内容。人工智能行业如沐春风，数十家人工智能公司和研发机构进入行业，大量的创新技术和应用软件进入领域，别是学影像三维重建、肺部小结节人工智能断等技术开始应用于临床。

都科大学肺中心主任支修益表示，目前看来，人工智能已经应用到了理分析之中，并且体现出一定的优势。例如对于中国发率和亡率高的肿肺而言，人工智能可应用于肺小结节的之中。《“健康中国2030”规划纲要》中明确指出，到2030年要实现总体症5年年生存率提高15%，因而，如何提高肺早早，切实降低肺亡率，成为国家科研攻关和临床科研工作的重点。

支修益介绍说，如今，在肺高发地区，定肺高危人群，应用胸部低量螺旋CT进行肺筛查已形成广泛共识。全国许多地区和企事业单位，也都在积推动开展高危人群胸部CT肺筛查和中老年职工健康体检，而如何推进胸部低量螺旋CT在高危人群中的肺筛查，如何运用人工智能和三维重建技术，科学精准断在肺筛查和健康体检工作中发现的肺部小结节，避免过度断和过度等，均成为我国肺早早和肺防工作的重点。而人工智能技术能快速高效地进行肺小结节自动检测识别，提高早期肺断效率和准确率，大幅减少临床生工作量。通过肺小结节良鉴别断，定疑似早期肺者，帮助判断肺小结节者随访时间、决定是否需要进行干预，这些都是人工智能技术的优势所在。因此，对于肺来说，应结合先进的人工智能技术，组织多学科跨领域专家共同讨肺筛查与早期断、肺部小结节精准和外科术前导航定位等开展临床多中心研究与临床实践，同时建立有中国的肺与人工智能的高水平数据库。

“但与此同时，人工智能在领域研究与应用仍面临诸多问题。”支修益坦言，目前，人工智能在领域的关键技术开发和临床应用研究尚属初级阶段，亟须建立和健全行业准入机制和评价标准，尽快形工智能工交叉学科的专家共识，建立高水平、可复制且可持续发展的人工智能大数据，加行业内部跨专业的交流与协作，推动工结合和工企融联合等。

此外，他提出，目前大多数的肺人工智能公司还处于索阶段，还没有绝对的数据表明其断效果高于生的临床经验。另外，人工智能的发展，还需要依赖大的临床数据中心、大的肿中心、肺研究中心的专家的经验和数据支持。希望人工智能除了能在断、引导、规划方面给予帮助以外，还可以帮助我们进行。这也是目前人工智能在肺领域索所欠缺的部分。