人工智能被视为第四次工业革命的代表技术之一，其凭借着强大的处理数据能力、精准的算法模型和灵活的应用场景，成为了医疗领域的主力军。目前，人工智能技术已逐渐渗透到临床实践的各个环节，成为提高医疗质量与效率的关键驱动力。近期，伴随AI预训练大模型持续发展，人工智能生成内容(AI-GeneratedContent，AIGC)算法不断创新以及多模态AI日益主流化，以ChatGPT为代表的AIGC技术加速成为AI领域新的发展方向，正在推动AI迎来下一个大发展、大繁荣的时代。

当前，癌症问题在全球范围内对个体及社会造成了巨大的负担。据世界卫生组织统计，每年有约1800万人被诊断出患有癌症，其中约940万人死于癌症。预计到2030年，全球癌症病例将增加至2200万，癌症死亡人数将达到1300万。癌症的发病率与死亡率在不同国家和地区之间存在显著差异，这表明环境、遗传、生活方式等多种因素共同影响着癌症的发生和发展。针对这些挑战，AIGC作为一种新兴的人工智能研究领域，为癌症患者的诊断、治疗和康复提供了全新的可能性。

图：肿瘤发病、死亡流行现状及趋势

1．AI技术在癌症辅助诊断中的应用

癌症是一种危害极大的疾病，早期诊断对于治疗效果的提高至关重要。传统的癌症诊断方法主要依赖医生的经验和判断，而随着人工智能技术的发展，这种方式正在被颠覆。在人工智能辅助的癌症诊断中，医疗影像是一个关键的领域。医生们通常需要通过阅读和分析各种医疗影像来确定诊断。然而，这种方式是非常耗时和费力的。因此，研究人员一直在探索使用人工智能算法来辅助医生进行癌症诊断。

在医学影像中，卷积神经网络（CNN）是应用最广泛的人工智能算法之一。CNN可以从医学影像中自动提取有用的特征，这些特征对于癌症的诊断和治疗非常重要。多个研究表明，基于CNN的人工智能算法在肺癌、乳腺癌和结直肠癌等癌症的诊断中取得了非常好的效果。此外，人工智能算法还可以用于分析患者的基因数据和临床数据。这些数据可以用于构建预测模型，以预测患者的癌症风险和疾病进展。一些研究表明，使用人工智能算法可以提高癌症预测的准确性和可靠性。最近，还有一些研究探索了将多模态数据结合起来，以提高人工智能辅助癌症诊断的效果。例如，研究人员将医学影像数据、基因数据和临床数据等数据源结合起来，以建立全面的癌症诊断大模型。这种大模型的方法已经被证明可以提高癌症的早期诊断和治疗效果。

基于人工智能算法的辅助癌症诊断现在已经成为了医学领域的热门研究方向之一。随着大模型（Large Language Models，LLMs）和AIGC算法的不断改进，这种辅助诊断方法的应用将会越来越广泛，为癌症的早期诊断和治疗提供更加有效和可靠的手段。

2．AI技术在肿瘤治疗中的应用

通过基因检测等手段，结合人工智能技术，可以为医生提供更加准确的肿瘤分子特征信息。这些信息可以帮助医生选择更加精准的靶向治疗方案，提高治疗效果。不同患者的肿瘤可能在基因、蛋白质表达、代谢途径等方面存在差异，需要有针对性的治疗，利用大数据及人工智能技术构建肿瘤大数据中心，可以收集患者的基因组、转录组、蛋白质组等分子信息，从而帮助医生更好地了解肿瘤的生物学特征。例如，全基因组测序可以鉴定癌症相关的基因突变、拷贝数变异等，基因表达谱可以分析癌症相关的转录水平变化，蛋白质组学可以揭示癌症相关的蛋白质表达和修饰。这些信息可以为医生制定更加准确的治疗方案提供参考。

基于大模型和人工智能技术，还可以通过分析患者的生活习惯，包括饮食、运动、睡眠等方面，评估其对治疗的影响，并为患者提供针对性的健康建议，比如将患者的基础数据与其他患者的数据进行比较，找出患者的优势和劣势，并帮助医生制定个性化的治疗方案。

AI技术在提供更加准确的肿瘤分子特征信息和全面的健康评估方面可以为制定个性化的癌症治疗方案提供有力支持。这些信息可以帮助医生更好地了解患者的疾病特征和整体健康状况，并制定针对性的治疗方案，提高治疗的效果和患者的生存率。

AI技术还可以帮助医生更好地理解病人的疾病状态。例如，利用遗传数据进行基因组分析可以识别出可能影响治疗方案的基因突变。此外，临床数据分析可以帮助医生了解病人的症状、病情进展以及治疗反应等信息。这些数据可以用来指导治疗方案的制定，从而实现更加精准的治疗。为了更好地实现个性化治疗，AI技术还可以为精准药物治疗提供有价值的信息。例如，通过基因组测序技术对肿瘤细胞进行分析，可以识别出具有特定基因变异的患者，结合生物标志物、影像学等方面的信息，综合评估患者的治疗反应和疗效，帮助医生制定更加有效的治疗方案。

3．AI技术在癌症康复中的应用

癌症治疗往往会对患者的身体造成副作用，如疲劳、体重下降、肌肉无力等，这些不仅会影响患者的生活质量，也会对康复造成困难。AI技术可为癌症患者的康复提供了许多帮助，包括个性化的康复方案、患者的康复情况进行评估和监测、心理健康管理等。

通过人工智能技术和机器学习算法，医疗人员可以分析患者的生理指标、康复数据等信息，进行预测和风险评估，以便及时调整康复方案并减少康复过程中的不良反应。

此外，利用AI技术研发在癌症患者营养评估及管理方面的应用，可以帮助医生更好地评估患者的营养状态，并制定个性化的营养管理方案。例如，利用电子称和体脂秤等数字健康设备，可以测量患者的体重、BMI、体脂率等指标，结合患者的食品记录和营养代谢指标，医生可以更全面地评估患者的营养状态。利用移动设备应用程序或在线平台，医生可以为患者提供个性化的营养建议和食谱。患者可以通过移动设备记录自己的饮食和运动情况，并将数据分享给医生，以便医生实时调整营养干预方案。通过远程监测和提醒功能，帮助患者更好地遵守营养干预方案。通过在线平台或移动应用程序，医生可以向患者提供营养知识和健康饮食建议，以帮助患者更好地理解营养与健康之间的关系。此外，利用远程传感技术和生物传感器，可以实时监测患者的体重、血糖、血压等指标。医生可以根据监测数据，及时调整营养干预方案，以保证患者的营养状况得到有效的管理。

AI技术在癌症患者心理健康管理方面的应用也越来越受到重视。癌症患者常常经历着治疗、康复和生活的各种挑战，心理健康问题往往被忽视。AI技术可以提供心理疏导和支持服务，为患者提供情感支持和心理辅导。例如，一些心理健康App或在线平台，可以为患者提供与注册心理医生的在线咨询和支持服务，还可以提供各种心理健康教育和支持工具，以鼓励患者与他人分享经验、感受和建议，从而帮助患者克服心理障碍和挑战，增强自我信心。

作者：李伟（Wei Li），副研究员，长期从事肿瘤免疫治疗与生物信息学等领域研究，主持多项国家自然科学基金项目，发表学术论文160余篇。