新华网天津8月21日电（张建新 朱芸）中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会近日在天津成立，天津市肿瘤医院副院长徐波教授当选首届主任委员。专委会将致力于推动人工智能在肿瘤领域的发展应用，促进工智能医工交叉学科专家共识的形成，为建立高水平、可复制且可持续发展的大数据中心提供合作平台。
大数据融合加速肿瘤精准诊断
当前我国恶性肿瘤的发病率和死亡率仍呈上升趋势，发病率每年保持约3.9%的增幅，死亡率每年保持2.5%的增幅，对肿瘤的早期筛查诊断和精准治疗提出了更高要求。
徐波说，人工智能在恶性肿瘤的精确诊断上具有较大应用前景，可以通过深度学习等方法完成对肿瘤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，并与肿瘤的生物学行为相关联，将有助于临床医生更精准的完成肿瘤的诊断和治疗。
例如乳腺癌就是目前与人工智能相结合获益较多的疾病。人工智能已经在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、效果评价等方面，取得了一定的研究成果。通过人工智能对海量的基因组学信息进行技术分析，也可以为医生在临床诊治过程中提供更多的信息，更准确地对病症、疗效进行判断，是乳腺癌得以做到个体化精准治疗的前提和基础，未来也将为乳腺癌患者带来更为丰富有效的临床方案。
人工智能应重点解决临床问题
人工智能在恶性肿瘤的精确筛选和判断上具有较大优势，可以通过深度学习，在医学影像的基础上完成对影像的分类、目标检测、图像分割和检索工作，可以深度挖掘大量数字化信息，早期从肿瘤的内部活性、特定的纹理参数来判断肿瘤的生物学行为，协助医生完成疾病的诊断和治疗。
徐波说，影像学是当前大数据与人工智能结合最紧密的，但医疗大数据的收集不能仅限于影像学，只有融合影像组学数据、病理研究数据、临床治疗数据来研究、描述和量化，才能实现人工智能从筛查走向治疗，进一步拓宽在医学上的应用。
人工智能在医学上应用一定要“医工交叉”，由临床医生思考诊疗过程中的难点并提出问题，由AI研究人员有针对性的配合临床医生寻找解决这些问题的方法，从而真正让人工智能的应用源于临床、高于临床、回归临床。
未来发展离不开多中心研究
徐波表示，人工智能拥有深度学习能，能够有效改善医生因水平和状态所导致的准确率差异，提高影像诊断的同质化水平。比如可对肺小结节影像进自动检测识别，不仅能提高早期肺癌诊断效率和准确率，大幅减少临床医生工作量，也能尽量避免因为工作压力和疲倦感所产生的人工误差，帮助医生更准确快速地判断患者是否需要进行医疗干预。
他说，未来人工智能的发展，还需要依赖临床大数据中心、各肿瘤领域专家，开展多中心研究和临床试验，来为人工智能的参数设定和有效性提供支持依据。由于不同的肿瘤之间也存在较大的个体差异，人工智能的应用开发也应该先从部分高发的单病种开始，这样更有利于数据样本的收集分析，最终建立具有中国特色的肿瘤与人工智能的高水平数据库。
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