7月15日，坐拥美国最强病理数据的初创公司Paige.ai最近发布了一个重磅消息，这家人工智能癌症检测及治疗初创公司宣布在《Nature Medicine》上发表论文，证实其AI病理系统对于前列腺癌、皮肤癌及乳腺癌的检测率已经达到了“近乎完美”的准确率，宣布这是“世界首个临床级别的病理学AI应用”。

与此同时，在刚刚过去的六月，三大医学影像及医学仪器方向会议接连举行：2019核医学大会（SNMMI 2019)、WSGR医疗仪器大会、医学影像信息学会（SIIM 2019），会上不约而同地都集中讨论了用AI对付癌症的新技术。

MedTech Innovator大会，许多癌症诊断与治疗的创业公司分享了癌症诊疗的新进展

不管是行业的新消息，还是重量级大会上的种种进展，都在展现一个重要趋势：在未来癌症诊疗中，AI会是最重要的技术手段之一。

在医学昌明的今天，癌症仍旧是不治之症，每年夺走全球超过800万人的生命。世界卫生组织去年9月发布的报告称，全球1/5的男性和1/6的女性在一生中会患上癌症，1/8的男性和1/11的女性将死于癌症。

中国作为世界上人口最多、癌症发病率较高的国家，癌症治疗仍有很长的路要走：国家癌症中心统计数据，中国癌症患者经治疗的5年存活率约为30%，仍然远远低于欧美等发达国家的70%-80%。

2018年初，著名医学杂志《柳叶刀》（Lancet）杂志发表了第三轮全球癌症生存分析（CONCORD-3），中国肺癌、肝癌、胰腺癌三大癌症的5年存活率均在20%以下，儿童脑癌，急性淋巴细胞白血病以及淋巴瘤等儿童癌症5年生存率在50%以下，而美国、加拿大、卡塔尔等国的5年生存率可以达到80%甚至90%以上。

而在这条布满荆棘的必经之路上，人工智能可以在三个方面帮助我们：预防、诊断、治疗。

AI影像协助癌症预防及早期筛查

面对癌症这个“重病之王”，迄今为止，人们对付它的最强武器还是预防及早期筛查。

这是因为提前筛查能够有效降低发病率。《华盛顿邮报》报道中写道，如今在发达国家，预防工作正在帮助降低各种癌症（包括肺癌和宫颈癌）的发病率。

而AI技术能够让早期筛查的效率和准确率提高，进一步帮助人们做好癌症预防。以大肠癌为例，肠息肉对其早期诊断至关重要，因为息肉可能恶化为癌症。2017年，达特茅斯教授Bruno Korbar实现了从肠道组织染色图鉴别可能致癌的肠道息肉的CNN（卷积神经网络），精确度达到93%。

以Paige.ai为例，他们研发的AI系统通过深度学习技术，在数年时间内，用四个国家里超过15000名癌症患者的45000张癌症病理影像进行训练，最终得到了优秀的诊断准确率。

病理切片固然是癌症诊断的金标准，但局限于其有创性，以及病理探测的局部性，在潜在疾病人群中使用病理探测的方法来实现常规定期的癌症早期筛查是不可行的。医学影像方法，包括CT、PET以及MRI，基于其全面角度探测以及无创的特点，便成为癌症早期筛查的有力工具。目前在医院影像领域，已经有不少相关的AI研究和产业转化在开展中。

2019年的Google I/O上，谷歌产品经理Lily Peng展示了谷歌在肺癌提前检测上的成果————在所有癌症中，肺癌的致死率最高，“不幸的是，80%的肺癌都难以在早期筛查出来”。

Lily Peng展示谷歌肺癌提前检测的成果

通过美国国家癌症研究所及西北大学提供的肺癌病理图像，谷歌训练了一个检测恶性肿瘤能力的神经网络，能力与训练有素的放射学医生持平甚至更高。结果显示，AI系统通过扫描患者确诊肺癌前一年的CT，就能找到癌症迹象。对于这样的患者来说，提前筛查意味着40%的生存率提升。

此前，癌症早期筛查时常引发争论：大量的早期癌症筛查也意味着更多的误诊率、浪费的医疗费用以及过度治疗。不难想象，在AI提升癌症影像质量和效率、提升早期筛查准确率后，这个问题也可能会迎刃而解。

早期筛查趋势：提升成像质量、降低有害因素

在刚刚闭幕的2019 SNMMI年会上颁发的年度图像奖中，来自德国海德堡大学医院的新型68Ga-FAPI 示踪剂PET可以提供清晰的肿瘤轮廓、高度的图像对比度。其研究表明，68Ga-FAPI PET/CT显像在28种不同的肿瘤中具有良好的显像特性，尤其是肉瘤癌、食道癌、乳腺癌、胆管癌和肺癌。