精准医疗与人工智能在结直肠癌诊疗中的机遇与挑战：医患关系的重塑与伦理考量

本研究针对精准医疗(Precision Medicine)和人工智能(AI)在结直肠癌(CRC)临床应用中引发的医患关系变革，通过访谈6国10位临床医师，揭示了三大核心发现：精准医疗被视为现有个体化治疗的延伸，但加剧了实验性治疗与常规治疗的界限模糊；AI被定位为"未来合作伙伴"，但其"黑箱"特性引发责任归属与信任危机；医患沟通面临分子数据解释与算法推荐的双重挑战。研究为优化技术整合提供了临床决策、伦理规范与沟通策略的关键证据，发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》。

　　

在全球结直肠癌(Colorectal Cancer, CRC)发病率高居第三的背景下，传统化疗和靶向治疗虽将转移性CRC(mCRC)患者中位生存期延长至30个月，但耐药性和复发仍是重大挑战。随着精准医疗(Precision Medicine)通过基因测序和分子分型实现治疗个体化，以及人工智能(Artificial Intelligence, AI)在肿瘤检测、病理评估等领域的渗透，这些技术如何重塑医患互动模式成为亟待探索的课题。

瑞典乌普萨拉大学(Uppsala University)的研究团队联合荷兰、挪威等国学者，开展了一项跨国质性研究。通过半结构化访谈10位来自法、意、荷等6国的CRC专科医师，结合主题分析法，揭示了技术整合中的三重矛盾：医师既将精准医疗视为"逻辑延伸"，又担忧其模糊实验性治疗边界可能加剧医疗不平等；虽认可AI在数据整合(如基因面板分析)中的效率提升，但对其决策透明度与责任划分存疑；沟通环节面临分子机制解释困难与患者对算法信任度差异等挑战。论文发表于《BMC Medical Informatics and Decision Making》。

研究采用三项关键技术方法：1) 目的性抽样与滚雪球抽样结合，确保涵盖6国不同资历医师；2) 基于WHO癌症统计与临床指南设计访谈框架，聚焦精准医疗概念化、AI信任度等5大维度；3) 建构主义导向的主题分析法，由两名研究者独立编码并经由跨学科团队(含临床肿瘤学、计算生物学专家)验证。

理解与评估精准医疗
受访者普遍认为精准医疗通过生物标志物(Biomarkers)指导治疗决策，但指出其创新性被过度炒作——"不过是更复杂的生物标志物应用"(瑞典医师)。临床实践中面临靶向疗法短缺的窘境："即便通过二代测序(NGS)获得大量突变数据，多数患者仍需依赖传统化疗"(挪威医师)。更值得关注的是，基因分析促使医师更早考虑实验性治疗，导致"常规与实验性治疗的界限瓦解"(挪威医师)，而私立医院对付费患者提供未经验证疗法的现象，引发了医疗公平性质疑。

AI作为未来合作伙伴
医师设想AI能自动整合电子病历与基因数据生成诊疗摘要，特别有助于年轻医师决策。但法国医师指出患者接受度存在文化差异："约60%患者会跟随医生建议使用AI工具"。荷兰医师强调责任归属难题："医生仍是最终责任方，但需评估AI可靠性"。意大利专家警告技术可能异化医患关系："我们可能沦为向患者宣读算法结果的传声筒"。

医患沟通挑战
沟通适配成为共识：法国医师发现患者教育水平显著影响信息需求，部分患者"只要求明确治疗指令"。而精准医疗的不确定性加剧沟通难度——挪威医师描述患者常执著于"1%有效的可能性"。对于AI参与决策的告知，荷兰团队产生分歧：部分认为"仅当AI改变原决策时才需讨论"，另一派主张必须提前说明算法局限性。

该研究首次系统揭示了精准医疗与AI双重变革下CRC临床实践的范式转移。医师群体既肯定技术带来的生存获益提升，也警惕其可能削弱医患信任核心。研究建议建立三大机制：1) 分子肿瘤委员会(Molecular Tumor Board)标准化实验性治疗准入；2) AI系统的临床验证与责任划分框架；3) 针对不同文化背景患者的沟通培训。这些发现为正在制定中的欧盟"Oncologics"精准医疗指南提供了实证依据，尤其对解决算法透明度(Black Box Problem)与医疗资源分配公平性具有政策启示。值得注意的是，研究反映的医师认知差异提示：技术推广需配合临床支持体系，避免加剧医疗不平等。未来研究可纵向追踪这些技术对患者生存质量与医患权力关系的长远影响。