人工智能在头颈部癌症管理中的应用：解锁癌症诊疗新未来

为解决人工智能（AI）在医疗领域应用引发的诸多问题，来自达纳 - 法伯癌症研究所、布里格姆妇女医院等机构的研究人员开展了关于 AI 在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）管理中应用的研究。结果显示 AI 在放疗等方面有巨大潜力，这有助于加速 HNSCC 管理。

　　

人工智能（AI）在改善临床治疗效果方面极具潜力，尤其是在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的治疗领域。将 AI 应用于头颈部癌症的放射治疗（放疗），比如自动分割、勾勒结构以及对肿瘤和淋巴结外扩展进行成像，能够为诊断和治疗方案提供依据。放射肿瘤学一直依赖计算算法，AI 在肿瘤学家的监督下，有望优化现有流程。

AI 在医疗领域的应用前景令人期待，不过它也给患者和医生带来了不少疑问和挑战。为解决这些问题，2025 年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上安排了一场教育会议，助力肿瘤学家深入了解创新 AI 技术如何加速头颈部癌症的管理进程。

会议主席本杰明?哈里斯?坎恩（Benjamin Harris Kann）博士来自达纳 - 法伯癌症研究所和布里格姆妇女医院，他表示：“我们正步入一个时代，不仅是头颈部癌症治疗，在整个癌症医疗领域，AI 计算工具都逐渐走向临床应用的黄金时期，展现出切实的临床效用。” 此次会议将于 5 月 31 日举行。

AI 已融入乳腺癌筛查和乳腺 X 线摄影，还获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准用于辅助前列腺癌活检。埃默里健康同理心人工智能研究所的阿南特?马达布希（Anant Madabhushi）博士指出，头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）领域在利用 AI 推动诊断和治疗规划方面存在 “巨大机遇”。

马达布希博士提到：“毫无疑问，AI 在头颈部癌症放疗领域大有可为，比如自动分割和勾勒结构，为治疗方案提供参考。” 因此，本次会议将重点聚焦 AI 在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者放疗中的应用。坎恩博士将率先介绍 AI 模型在临床中的潜在应用场景，重点讲解基于成像的模型。他的演讲将涵盖目前用于头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的 AI 工具以及正在研发的模型，例如利用 AI 自动在影像上勾勒肿瘤轮廓、识别淋巴结外扩展。

坎恩博士表示：“AI 让不切实际的事情变得可行，像提高效率、质量控制和标准化精度；还让不可能的事成为现实，比如以人类无法做到的方式分析数据、进行预测。”

马达布希博士将探讨 AI 在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）放疗中的广泛临床和研究机遇。举例来说，研究人员正在研究 AI 在评估细胞结构、分析组织活检样本方面的应用，并且将 AI 与病理学结合，构建预测模型，用于识别风险和治疗反应。

多伦多玛格丽特公主癌症中心的蔡乔蓉（Chiaojung Jillian Tsai）博士将阐述 AI 在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）放射治疗计划和支持性护理中的作用。

她说：“目前的工作流程非常耗费人力，而计算机技术和 AI 能帮助我们自动调整治疗过程，实现治疗过程的实时个性化调整，比如应对患者解剖结构变化或肿瘤缩小的情况。”

蔡博士的演讲将围绕利用 AI 工具进行放疗前影像分析，以及如何借此制定更精准的治疗方案展开。她还会探讨 AI 如何更好地预测哪些患者在治疗期间可能需要更多支持，比如更密集的护理访视，并帮助患者更快获得所需服务。

在公众眼中，AI 仍有些神秘，人们也越发意识到它可能存在的问题，尤其是 “幻觉” 现象（如偏差、错误假设和其他错误）。会议演讲者承认肿瘤学领域也存在这些担忧，并表示演讲内容会涉及医生如何建立对这些工具的信心。

蔡博士指出，肿瘤学家对这些创新普遍持热情态度，部分原因是 “肿瘤学领域其实已经在使用某种形式的 AI，只是没有明确提及这个术语”。

她举例说，放射肿瘤学一直依靠计算算法生成预测模型，预估患者对放疗的反应。新型 AI 模型并非要取代医生，而是为了更高效地制定更个性化、有望更有效的护理方案。

她还表示：“我们进一步优化这些流程，AI 只是加快进程，并不会排除专家的参与。”

为让肿瘤学家接受 AI，还需确保 AI 工具的研究结果经过临床试验盲法数据验证。

马达布希博士补充道：“考虑到大家的担忧，我们还需要提供更高级别的证据。目前有一些传闻证据，但我们需要做得更好。”

同样，坎恩博士的演讲将探讨人为监督在管理 AI 中的作用。虽然存在一定担忧在所难免，但坎恩博士强调，AI 工具已融入或即将融入肿瘤患者护理的各个环节，包括诊断、治疗规划和监测。

他说：“肿瘤学家现在对 AI 越熟悉，未来 AI 广泛应用时，将其融入临床实践就越容易。”