人工智能有望实现更快、更准确的癌症诊断

人工智能（AI）有望彻底改变癌症的诊断和治疗，从而可能应对英国日益增长的癌症病例负担。最近的研究表明，AI可以与医疗专业人员协同工作，加快癌症诊断速度，但这一有前景的技术要成为现实，必须满足某些关键条件。

本质上，人工智能系统是能够执行通常与人类智能相关的任务的高级计算机模型。这些系统擅长在海量数据集中识别模式，并利用这些获取的知识进行预测和做出明智决策。在医疗保健领域，人工智能以多种形式出现，每种形式都针对特定任务而设计。与以创造力著称的AI模型不同，医疗AI的主要目标是精准性。

英国的国家医疗服务体系（NHS）已经开始在心脏节律监测和卒中识别等各种医疗领域利用人工智能。然而，其对癌症诊断的潜在影响尤为显著。

人工智能在癌症诊断中的作用

癌症诊断是一个复杂的过程，需要放射科医生和病理学家等医疗专业人员具备高度专业化的技能。这些专家经过多年训练，能够检测医学图像或显微镜样本中可能表明癌症或其他医疗状况的异常。

为了训练用于癌症诊断的人工智能模型，开发人员会为其提供加速版的广泛训练。例如，一个用于从乳腺X光检查中识别乳腺癌的AI模型，会在数百万张过去的乳腺X光图像上进行训练，每张图像都被分类为健康或显示疾病迹象。随着时间的推移，AI学会了识别表明健康或潜在癌症异常的图案。

在接受诊断测试时，患者的体验将基本保持不变。然而，人工智能系统将与人类医生协同工作，提供两种可能的协助模式。首先，它可以迅速突出测试中的可疑区域，使医生能够更快地关注潜在问题。其次，当医生寻求进一步验证时，它可以提供快速的第二意见。

应对医疗人力资源挑战

负责癌症诊断的医疗队伍面临重大挑战，包括放射科医生和病理学家短缺。预测显示，未来15年内这种短缺情况将进一步恶化，使问题更加复杂。

这一挑战因诊断服务需求的预期增长而加剧。英国癌症研究机构的模型预测，到2040年，每年新发癌症病例数将达到50万，高于2017年至2019年间的约38.5万例。随着测试数量的增加和专家资源的缺乏，存在诊断延误的风险。早期癌症检测显著提高治疗成功的可能性，并降低NHS的成本。

NHS目前难以满足癌症等待时间目标。人工智能有望缓解人力资源压力和积压问题，释放医生的宝贵时间，使其能够专注于复杂病例、患者互动以及整体护理改进。

为癌症诊断中的人工智能实施做准备

虽然人工智能技术尚未完全准备好在医疗保健领域广泛使用，但它正在迅速进步。为了利用人工智能在癌症诊断中的潜力，NHS、英国政府和人工智能开发商必须采取某些步骤。

支持人力资源：NHS需要一支专业队伍来有效实施癌症诊断中的人工智能。政府即将推出的国家数字人力资源战略应概述培训和发展所需数字和数据专家的计划。NHS还必须为现有员工提供培训机会，确保他们熟练掌握人工智能工具的使用。

构建合适的基础设施：人工智能系统依赖数字数据。虽然英国的放射学已经完全数字化，但病理学仍落后。投资数字病理学基础设施对于实现人工智能辅助癌症诊断至关重要。此外，IT系统必须互操作，以便在各种人工智能工具和数据库之间无缝共享数据。

透明实施：为了建立公众对人工智能医疗工具的信心，领导者必须清楚地传达技术的局限性、潜在风险和益处。让患者和临床医生参与人工智能工具的开发可以培养信任。此外，收紧与人工智能相关的医疗法律或提供更清晰的指导可以减少围绕法律方面的不确定性。