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全球首个智能决策系统Watson for Oncology多中心临床研究震撼发布
2018年9月26日
9月20日的CSCO主会场,解放军301医院江泽飞教授报告了一项基于CSCO乳腺癌大数据的Watson for Oncology(以下简称WfO)智能决策的多中心临床研究,入组了不同阶段、不同亚型的乳腺癌患者,分析了WfO与不同级别医生决策的符合率,并通过分析其决策与指南的符合率探索智能决策的规范性。对于人工智能在医疗领域的应用,研究者PI江泽飞教授、CSCO理事长李进教授,CSCO智慧医疗专家委员会主任委员梁军教授都分享了他们的观点。

研究简介:

该项研究基于CSCO大数据平台,共入组了1977份病例WfO进行决策后,由10名不同年资(高:>10年,中:5~10年,低:≤3年)的医生先后在未知和已知WfO结果的情况下进行决策,由专家组在盲态下对WfO决策、医生决策以及参考 WfO的医生决策分别进行打分。

研究结果显示,WfO与医生决策的符合率受病例的复杂程度影响,如三阴性乳腺癌(TNBC)符合率高于激素受体(HR)阳性或人表皮生长因子受体2(HER2)阳性乳腺癌,HR和HER2共阳性的病例符合率较低,这可能是由于TNBC目前的主要治疗手段为化疗,而HR阳性乳腺癌还涉及内分泌治疗,HER2阳性乳腺癌涉及靶向治疗。

此外,符合率随着病期的增加而降低,早期辅助治疗>晚期一线>晚期二线治疗。点体来看,病例治疗越复杂,WfO与医生决策的符合率越低。对于不同年资医生,数据显示,低年资医生与WfO有着更高的符合率。但这是否意味着低年资医生相对更高明呢?其实不然,进一步分析发现,在指南符合率方面,低年资医生低于中、高年资医生。因此,智能决策不仅仅要追求高的符合率,而是要在此基础上追求高质量规范的符合。

研究者说:

江泽飞教授:以探索合作的态度迎接智能时代的到来

自WfO系统进入中国以后,领域内专家对其临床应用出现了各种声音,有欣喜,,也有持怀疑态度的。基于这样的背景,江泽飞教授团队组织这一项纳入近2000例病例的临床研究,对比了不同医生的决策和WfO决策是否相符,同还将WfO决策与国际和国内指南进行了比较,以此了解WfO在临床的应用前景。

研究采用“一致性“这一指标对WfO决策与医生决策是否相符进行了评价,但江教授认为这一指标是一个阶段性指标,且对比的医生水平也有高低之分。仅凭这一指标来评价WfO的决策水平是不够。因此,除了一致性以外,研究中还包含了指南规范性等一些额外的指标,包括了WfO决策与NCCN指南和中国指南的符合率。这应该是研究的主要评价指标,也是这一研究的创新之处。首先评价了WfO决策与国际标准NCCN指南的符合程度,同时考虑到应用的是中国实践,因此,研究也同时观察了其与CSCO指南的符合度,事实上,后者对于我国临床实践的意义更大,研究团队寄予的期望更高。

WfO对于临床医生有非常重要的价值,真的是医生的助手和手,其可帮助综合医生的学习曲线。同时,还可以进行更多的人机合作,当智能决策以后,医生对其进行解读,在此基础上根据患者的实际情况进行综合管理。

在未来,WfO如要在我国的肿瘤领域应用,还需要更好本土化和本地化,目前还需要更多的中国数据去训练这一智能工具,研发一个更符合中国实际与中国指南的人工智能决策系统。在不断的探索中发现其优势与局限性,扬长避短,使这一智能工具更加完善。

对于人工智能的应用,现在仍处于磨合阶段,时机成熟时总会慢慢走到大家身边,当前阶段不要因为不懂而封杀它;也不要因为无知而追捧它,而是应以一种探索合作的态度和精神去与之交流、学习与合作。总之,无论大家持什么态度,智能时代肯定会来,而且它已经来了。

专家点评:

李进教授采访:人机结合,共同促进临床诊治水平提高

随着随着科学技术的进步,个人工智能将来在医疗领域一定会大放异彩。目前,人工智能在其他产业,如自动驾驶、大数据分析中已崭露头角。虽然大家认为医疗行为是一个比较复杂的过程,但是可以看到,人工智能大数据分析在病理诊断、皮肤病诊断及影像学诊断中的成功应用,已经为临床提供了较好的例子。可以认为,未来应用人工智能的方法来帮助临床医生进行诊断和决策是完全可行的。但需要指出的是,医生在对患者诊治过程中,掺杂了许多复杂因素,包括患者的体质状况、心理状态、经济承受能力及其社会认知能力等,这些因素都会影响临床决策,可能都会影响到和医生做这个医疗的决策,因此,人工智能想要完全取代医生,也不太可能。

但不可否认的是,更先进的手段可帮助医生提高诊治水平,大大降低临床误诊误治发生率。

在本次大会中,江泽飞教授报告的这一项研究非常有意义,其首次应用WfO决策系统与中国的临床实际相结合,来观察其决策与中国医生的日常诊疗决策的差异大小,或者对医生的临床诊治是否有帮助。

初步来看,结果是值得认可的,对于早期不复杂的病例,人工智能决策与临医生的决策可达约80%的符合率,比较符合中国医生的诊治现状。当然这是与高水平的医生相比。当患者情况复杂时,符合率约50%。但这可以理解,任何新生事物的发展不可能一蹴而就,而是需不断进步。对于复杂病例,可能需要人机结合,共同携手为患者做出正确诊治决策。

专家点评

梁军教授:人工智能未来已来

随着IT技术的应用革新,智能医疗时代悄然来临,新型医疗信息化成为大势所趋。在倡导精准医学理念的今天,临床医生需要认识肿瘤的生物学特性、预测肿瘤发展、评估治疗反应,实现个体化治疗;而人工智能(AI)通过对海量的临床大数据的分析与解读,并基于循证医学证据和患者个体情况做出判断,为协助医生临床决策提供支持。

WfO是由IBM开发、辅助肿瘤医生的临床决策支持系统(CDSS),通过模拟人脑的认知和推理而具有强大的数据处理能力。江泽飞教授报告的这项“基于CSCO乳腺癌大数据的WfO智能决策多中心临床研究”,是目前全球乳腺癌领域智能决策方面的第一项大样本、多中心、Ⅳ期临床研究,用于探索Watson肿瘤决策在乳腺癌的临床价值。从研究设计上看,这项研究结果提示在对智能决策进行考量时应更加强调其与指南及规范的符合率,同时兼顾中国肿瘤诊疗的现状和需求;从现实意义上讲,让不同年资的医生参与这项研究,有助于探索AI可在何种情况下帮助到哪一层级的医生。随着技术的进步,在肿瘤临床诊疗中实现人机合作将会是未来发展的必然趋势,而以AI辅助医生决策的优势在于重视循证医学证据、提升决策效率以及更具客观性。作为智能医疗“试水”过程中的先行者,WfO无疑是具有里程碑意义的产品,它的出现将有助于规范化诊疗的进一步发展,促进年轻肿瘤医生们的成长。然而,不可忽视的是,WfO目前在我国要实现完美“落地”仍存在局限,包括江泽飞教授在报告中所提到的药物可及性、方案可及性、以及对非治疗因素的考虑等方面问题,都是需要在之后的研究中不断完善和更新的。期待今后能有更多临床专家参与到AI相关研究中,也期待IBM能更加开源,将更多中国数据纳入考量。

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