中科院田捷教授：基于AI和医疗大数据的影像组学研究及其临床应用丨CCF-GAIR2018(8)

这里又出现了一个问题，经过手术后的结直肠癌患者远端转移的概率只有20%，换句话说，有80%的患者花了钱，忍受了放化疗的痛苦，而去做在他身上也许不可能发生或者概率非常小的远端转移。
就此，我们能否用人工智能技术把这些概率大的人挑选出来，再去做放化疗，控制他远端转移；而概率不大的人也就没必要做远端转移，后期观察即可。
目前我们正在做相关的人工智能技术落地实验，希望这个概率可以提升更高，预测得更为精准。
综上，我举了一个非常完整的例子，从术前、术中、术后来说明人工智能、影像组学、医疗大数据到底怎么改变我们的医学，改变我们的精准诊疗。

刚才我所提到的都是手术方面的内容。那么，人工智能能否解决不用开刀也能解决的问题呢？也就是说，其能否既可以辅助外科大夫，也可以辅助内科大夫。
我们知道，即使是美国著名医院的外科大夫得了肺癌，他也不知道该用什么样的靶向药，怎么预测他的生存期。
而这个工作可以用人工智能、大数据来解决，我们针对500余例晚期EGFR突变靶向治疗患者多中心CT数据，利用LASSO-COX构建反映靶向治疗无进展生存期预测模型，实现对EGFR突变的晚期肺癌患者靶向治疗无进展生存期进行个性化的精准预测。
如果后期发现他无进展，这时候我们就提醒他不要再用这个靶向药，价格昂贵不说，效果也不大。目前这项研究发表在CCR上，也是国内学者解决的重点医学工作。
举例来说，系统可以对病患的鼻烟癌给出判断及生存期预测。
针对临床指标对晚期鼻咽癌的放疗后预测精度低的现状，我们对118例晚期鼻咽癌T1和DCE MR图像做了超过3年时间的随访，并结合970个影像组学特征，和临床病理信息进行分析，在此有效预测该类患者的预后，准确度超临床指标的10%。
再举一个例子，我国是肝癌大国，肝纤维化、肝硬化、肝癌是肝癌患者的病变三步曲。