摘要：一位45岁的中年人进行常规体检，所有指标正常。但在AI分析的血液蛋白质信号中，却发现了胰腺癌的极早期迹象。进一步检查确认后，医生在肿瘤形成前就采取了干预措施。
血液中看不见的癌细胞信号、蛋白质分子的微小变化，正被AI技术一一捕获。这不再是科幻电影，而是正在发生的医疗革命。
一位45岁的中年人进行常规体检，所有指标正常。但在AI分析的血液蛋白质信号中，却发现了胰腺癌的极早期迹象。进一步检查确认后，医生在肿瘤形成前就采取了干预措施。
这并非虚构场景。在浙江丽水市中心医院，通过AI多癌早筛项目，4个月内筛查超5万人次，发现145例临床漏诊的癌症病变，其中胰腺癌、食管癌等筛查准确率高达92.9%。
以往，癌症发现多是中晚期，而今天，人工智能正在改变这一局面。
临床数据显示，超过90%的癌症为实体肿瘤，若能在早期（甚至0期）发现，患者生存率可突破90%，效果远超后期治疗。
但癌症的“狡猾”超出想象：它并非单一疾病，而是数百种异质性疾病的统称，即使同一患者的癌细胞也存在差异。早期癌细胞常以休眠状态隐藏在血液中，常规检测难以捕捉。
长期以来，医学界普遍认为癌症发展遵循“局部生长→区域侵袭→远处转移”的固定路径。但这一认知已被颠覆：癌细胞可能在肿瘤形成的最早阶段就进入血液循环。
哈佛大学医学院团队开发的CHIEF模型不仅能诊断19种癌症，还可以定位肿瘤微环境、引导治疗策略及预测生存率。
阿里巴巴达摩院研发的胰腺癌早期检测模型PANDA，判断存在病变的准确率高达92.9%。
面对癌症早期检测的困境，新兴公司Astrin Biosciences提出了创新解决方案：借助AI的强大分析能力，挖掘癌症早期的分子信号。
他们用一个生动的类比解释其原理：人体如同一个庞大的计算机网络，正常细胞的活动是“正常网络流量”，而休眠癌细胞就是隐藏其中的“恶意软件”。
传统检测手段只有在癌细胞形成肿瘤时才能发现，而Astrin的AI系统能精准识别癌细胞之间的隐秘通信——蛋白质信号。
Astrin的技术核心是AI与多学科技术的融合。首先通过深度蛋白质组学，结合纳米技术、生物化学、机器人技术和光学技术，从血液中捕捉癌细胞释放的微量蛋白质信号。
然后，AI模型对这些信号进行精准分析，解码癌细胞的沟通逻辑，同时追踪免疫系统的反应。最后，AI构建完整的癌症发展模型，不仅能检测早期癌症，还能预判癌症的侵袭性、复发概率。
AI在癌症诊疗中的应用不仅限于早期检测。哈佛大学医学院团队开发了一种名为FaceAge的深度学习模型，可通过普通面部照片预测癌症患者的生存结果。
该研究使用了来自公共数据集的58,851张健康人照片训练AI，然后在6,196名癌症患者的照片上进行测试。结果显示，癌症患者的面部特征平均比实际年龄老约五年。
FaceAge预测的面部年龄每增加10岁，患者死亡风险上升约11%-15%，这一预测能力在所有癌症类型中均表现稳定，显著优于传统年龄指标。
在末期癌症患者的预后评估中，当医生只有患者照片时，预测患者6个月存活率的正确率为61%；但当他们参考FaceAge分析后，正确率提高到了80%。
AI在多种癌症的早期检测中展现出强大潜力。在乳腺癌诊断方面，IBM研究所利用13234例女性的5236幅乳房钼靶图像训练AI，其诊断水平与放射科医师相当，且显著降低了漏诊率。
谷歌人工智能团队提出基于肺CT图像预测肺癌风险的深度学习算法，使用卷积神经网络(CNN)对6716例CT图像进行训练，该模型实现了癌性肺结节的自动化筛选，提高了肺癌筛查的准确性。
在卵巢癌诊断方面，日本研究人员收集334例上皮型卵巢癌患者的临床信息，利用多种机器学习算法建立预测模型，用于评估患者的临床分期、病理类型等，准确率极高。
更为引人注目的是，阿里巴巴达摩院联合全球十多家顶尖医疗机构开发的PANDA模型，只需要简单的平扫CT，就能在无症状人群中筛查早期胰腺癌——这种被称为“癌症之王”的疾病。
05 AI如何解决医疗资源不均问题AI技术正帮助解决医疗资源分配不均的问题。在缺乏影像专家的地区，AI可以分析X光片，识别癌症，使癌症筛查覆盖更广泛的人群。
中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所医学人工智能研究中心执行主任李志成表示：“AI可贯穿肿瘤诊疗全流程。从影像初诊、病灶识别、病人入院，到病理诊断、手术方案可视化等，甚至出院恢复跟踪，AI的介入是医生和患者看得见、摸得着的。”
阿里“医疗AI多癌早筛公益项目”是这一应用的典范。该项目在4个月内筛查超5万人次，筛查病种包括胰腺癌、食管癌、胃癌、结直肠癌，大大提高了筛查效率。
达摩院医疗AI团队负责人吕乐解释说：“通过结合大量历史数据和复杂算法，AI能从影像中提取肉眼难以察觉的微小病灶信息。在繁琐的影像分析任务中，AI能快速处理大量数据，减轻医生压力。”
06 挑战与未来展望尽管AI在癌症诊疗中展现出巨大潜力，但仍面临多重挑战。数据获取是主要瓶颈之一，同时获取同一病人的影像、病理、基因等全模态数据非常困难。
现有AI诊疗模型也有局限性。许多模型通过大规模标注数据集训练，寻找图像特征与临床结果之间的相关性。但这种“黑箱式”操作缺乏解释性依据，导致医生难以完全信赖AI的诊断结果。
数据的安全性是另一大考量因素。医院需建立严格的数据加密和隐私保护机制，确保技术应用在符合法律法规、社会伦理的前提下进行。
尽管如此，AI在提升癌症认知水平方面展现出广阔前景。AI能整合影像、病理、基因等多模态数据，提供多尺度综合分析，帮助医学界构建更完整的肿瘤“画像”。
随着基因组、蛋白质组等分子层面数据不断丰富，AI有望突破现有认知瓶颈，助力提升对复杂癌症的科学认知，从而改变人类应对癌症的方式。
未来五年，AI癌症早筛技术将更加普及。专家预测，到2030年，一次简单的平扫CT加AI分析，就能检测出十多种早期癌症，检测成本将降低一半以上。
技术人员正在不断优化算法，未来AI不仅能识别癌症，还能精准推荐个体化治疗方案。医生可能会手持“癌症生存计算器”，根据患者具体情况预测治疗效果。
这一切，都源自于AI正在学习破译癌细胞的神秘交流。
来源：围炉笔谈123
