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前言
由中國臨床腫瘤學會（ＣＳＣＯ）和東方臨床腫瘤研究中心聯合主辦的第一屆＂消化道腫瘤規范化診療研修班＂在上海成功舉行。本次研修班圍繞消化道腫瘤規范診療、精準診斷、多學科診治、臨床研究等話題展開，旨在推廣消化道腫瘤診療指南，傳遞國際最新進展，加強多學科合作，探索抗腫瘤藥物的研究未來。我們榮幸地采訪了中國藥科大學附屬上海高博腫瘤醫院李進教授，現將采訪內容精粹如下，以饗讀者。
推動消化道腫瘤規范化診療，
共筑患者健康未來
李進教授：
消化道腫瘤，主要包括原發于食管、胃和腸道的惡性腫瘤，是目前全球發病率最高的惡性腫瘤之一。關注消化道腫瘤對于抗腫瘤治療策略的制定和實施至關重要。特別是在食管鱗癌和胃癌方面，中國患者在全球的占比很高，胃癌占全球發病率的４５％以上，食管癌接近全球一半。盡管中國大腸癌在全球范圍內的占比相對較低，但隨著生活方式和環境的改變，我國大腸癌的發病率呈上升趨勢，尤其在經濟發達地區如北京、廣州、上海等地。因此，關注消化道腫瘤實際上就是關注我國高發的腫瘤類型。我們希望通過加強科學研究和提高規范化治療水平，為患者帶來更多獲益。這也是我們舉辦本次消化道腫瘤規范化治療研修班的重要原因之一。
此外，我國地域遼闊，各地區經濟發展和醫療資源分配不平衡，相較于東部沿海經濟發達地區，西部和中部經濟欠發達地區的醫療資源相對有限，不少地區的腫瘤規范化治療水平有待提升。并且，即使在經濟發達地區，基層醫院的規范化治療實施也尚顯不足。因此，我們希望通過研修班、學術論壇等形式，加強對規范化治療的宣傳與推廣，確保先進的治療理念與技術能夠深入基層，惠及更多患者。同時，此類學術活動對于提升臨床醫生的專業素養與學術水平，優化醫療服務質量，亦有較大的意義。
探索人工智能在醫療領域的深度應用，
共創醫療發展新篇章
李進教授：
進行臨床研究時，傳統的工作流程因其內容的復雜性和對準確性的嚴格要求，常常給醫生帶來很大的工作壓力。在醫院日常繁忙的診療任務外，兼顧高質量的臨床研究對醫生而言是一項極具挑戰性的任務。隨著人工智能技術的引入，這一局面正在逐步改善。
以不良事件（ＡＥ）的判讀為例，過去醫生需要逐條查閱常見不良反應事件評價標準，耗時且易出錯。現在，人工智能能夠自動完成這一任務，精準判斷ＡＥ等級，并即時反饋給醫生，極大地減輕了醫生的記憶負擔與工作量。此外，人工智能還能在病史撰寫、患者招募、腫瘤療效評估、數據傳輸與分析等多個環節發揮作用。
其實，目前人工智能已廣泛應用于無人機、自動駕駛等多個領域，在醫療行業的應用也早已開始，并且逐步深入到臨床研究之中。很多醫院、軟件公司也在積極開發各種臨床試驗管理軟件。我本人在復旦大學附屬腫瘤醫院和同濟大學附屬東方醫院工作時，便開始研發全智能化臨床試驗數據平臺，經過１０余年的不懈努力，該系統已發展成為包含七大子系統的全面臨床試驗管理平臺，并且在上海高博腫瘤醫院完成了關鍵的中臺傳輸系統的開發。通過中臺技術，數據實現了直接傳輸，確保了數據的準確性和及時性。利用這些及時的數據，研發人員能夠提前進行質量控制。過去，研發人員需要等到臨床試驗結束后才能評估整個試驗的質量，而現在，研發人員每天都可以進行質量控制，實時分析數據，無需再到醫院現場核查病史、檢驗報告等。并且，原本由臨床研究協調員（ＣＲＡ）現場執行的工作，現在可以通過網絡遠程完成，ＣＲＡ能夠通過系統查看所有數據，包括醫生填寫的分析報告。
破局醫療ＡＩ數據困境：
隱私計算引領醫療大數據共享新時代
李進教授：
未來，在醫療領域，ＡＩ的發展面臨的關鍵挑戰是大數據的有效采集與利用以及醫院數據的共享。全球醫療ＡＩ領域的一個普遍痛點是醫院數據難以跨機構共享，為了解決這一問題，我們引入了中臺技術，但是醫院外部數據傳輸的局限性仍未得到全面解決。
近年來，隱私計算技術的發展為醫療數據的共享與利用開辟了新路徑。這種技術允許數據在不離開醫院本地環境的前提下，于院內完成計算處理，而計算結果則通過安全方式在云端匯總。這種方式確保了數據的隱私安全，同時實現了與集中處理相同精度的分析效果。我們正致力于推進隱私計算技術的應用，以期未來能夠打破醫院間的數據壁壘，構建起龐大的醫療大數據體系，為人工智能決策提供堅實的數據基礎。
通過隱私計算與電子化、智能化分析的結合，將極大推動醫療決策的規范化與智能化進程。人工智能的決策精準度高度依賴于全面、豐富的數據集。通過綜合分析全國范圍內醫生的診療決策及其效果，我們能夠運用大數據挖掘出最優的治療策略，為患者帶來最佳的治療效果。
然而，我們也應認識到，人工智能并不能解決所有的問題，其效能的發揮仍需與人類的智慧深度融合。未來，人工智能將在不斷的學習與迭代中，結合醫生的經驗和智慧，共同探索出更加精準、高效的醫療治療策略，為人類的健康福祉貢獻力量。
(文章來源于健康界)
