最近，在癌症诊断和预后预测方面，有几项引人注目的人工智能（AI）模型开发成果。其中最显著的是哈佛医学院和腾讯AI实验室联合开发的CHIEF模型，以及北京大学董彬教授团队开发的MuMo模型。
1. **CHIEF模型**：这个模型是一个通用的机器学习框架，专门用于癌症诊断和预后预测。CHIEF模型能够进行系统的显微特征识别，并为病理评估提供可靠的基础。它结合了深度学习和组织病理学图像分析，能够检测癌细胞、预测肿瘤基因图谱、预测患者生存率，并辅助医生选择治疗方案。CHIEF模型在19种不同类型的癌症上进行了测试，显示出高达96%的诊断准确率 。
2. **MuMo模型**：由北京大学董彬教授团队开发，MuMo是一个多模态肿瘤治疗响应预测模型。它汇集了429名HER2阳性胃癌患者的多中心数据队列，包括影像学图像、结构化影像报告、病理学图像等多模态信息。MuMo模型通过打破传统单一数据模式的局限，全面捕捉患者的疾病特征，有效地应对了临床中模态数据的潜在缺失问题。这项研究在胃癌治疗领域尤其重要，因为它能帮助预测患者对抗HER2治疗的响应，从而为HER2阳性胃癌患者提供更精确的治疗方案 。
这些研究成果展示了AI在癌症诊断和治疗响应预测方面的巨大潜力，为未来医学发展提供了新的方向。
CHIEF模型提高诊断准确率的主要途径包括以下几个方面：
1. **深度学习技术**：CHIEF模型采用了深度学习技术，这是一种强大的人工智能方法，能够从大量数据中学习并提取复杂的模式。在病理学图像分析中，深度学习可以识别出肉眼难以察觉的细微特征，从而提高诊断的准确性。
2. **多尺度特征识别**：该模型能够在不同的尺度上识别图像特征，从宏观的组织结构到微观的细胞和亚细胞结构。这种多尺度的分析有助于更全面地理解病理图像，进而提高诊断的准确性。
3. **大数据支持**：CHIEF模型在训练过程中使用了大量的病理图像数据，这使得模型能够学习到更多样化的癌症特征，从而在诊断时更加准确。
4. **系统性的特征提取**：CHIEF模型不仅关注单一的特征，而是系统地提取和分析图像中的多种特征，包括细胞形态、组织结构、细胞密度等，这些综合信息有助于更准确地诊断癌症。
5. **辅助医生决策**：CHIEF模型的结果可以辅助医生进行诊断决策，减少人为误差。模型提供的详细分析报告可以帮助医生更全面地理解病例，从而做出更准确的诊断。
6. **持续学习和优化**：随着更多数据的积累和模型迭代，CHIEF模型的性能可以持续优化，进一步提高诊断准确率。
通过这些方法，CHIEF模型在多种癌症类型的诊断中展现出了高达96%的准确率，显著提高了癌症诊断的效率和准确性。
MuMo模型提高治疗响应预测准确性的主要方法包括以下几点：
1. **多模态数据集成**：MuMo模型整合了多种数据类型，包括影像学图像、结构化影像报告、病理学图像等。这种多模态的数据集成可以提供更全面的肿瘤特征，从而提高预测的准确性。
2. **综合特征提取**：模型能够从不同模态的数据中提取关键特征，这些特征可能单独不足以预测治疗响应，但综合起来可以提供更精确的预测。
3. **处理数据缺失问题**：在临床实践中，某些数据模态可能会缺失。MuMo模型通过算法设计，能够有效处理这些缺失数据，保持预测的准确性。
4. **深度学习算法**：利用深度学习算法，MuMo模型可以从复杂的数据中学习到隐含的模式和关联，这些模式可能难以通过传统统计方法发现。
5. **个性化医疗**：模型能够根据每个患者的特定数据特征进行个性化预测，这有助于定制化的治疗方案，提高治疗响应的预测准确性。
6. **大规模多中心数据队列**：MuMo模型在开发过程中使用了来自多个中心的大量数据，这有助于模型学习到更广泛和代表性的治疗响应模式。
7. **模型验证和优化**：通过在独立的数据集上验证模型性能，并进行迭代优化，MuMo模型能够持续提高其预测准确性。
8. **临床相关特征的聚焦**：模型特别关注与治疗响应相关的临床特征，如肿瘤的生物学行为、分子标记物状态等，这些特征对于预测治疗响应至关重要。
通过这些方法，MuMo模型能够为HER2阳性胃癌患者提供更精确的治疗响应预测，从而帮助医生制定更有效的治疗方案。
在癌症治疗领域，除了CHIEF和MuMo模型之外，还有其他几种重要的AI模型被用于癌症的研究、诊断和治疗：
1. **哈佛医学院的研究**：Hugo J.W.L. Aerts团队在《Cancer Cell》上发表的综述文章中，探讨了AI在临床肿瘤学中的应用。他们提出了几个窄任务人工智能应用于临床癌症治疗的可行方案，并回顾了部分人工智能应用程序，描述了人工智能临床转化中所面临的挑战，并提出了解决方案。这表明AI在整合和综合多维数据方面具有巨大潜力，可用于推断模式、预测预后，并改善患者和临床医生的共同决策 。
2. **Nature Reviews Cancer的观点**：在Nature Reviews Cancer上发表的文章中，几位专家讨论了AI在癌症研究、诊断和治疗中的应用。这些应用包括癌症的检测和诊断、亚型分类、癌症治疗的优化和药物发现中新的治疗靶点的确定。文章强调了虽然用于训练机器学习模型的大数据已经存在，但利用这一契机实现AI在癌症研究和临床研究方面的全方位运用，还需要克服巨大障碍 。
3. **阿里达摩院的研究**：在《Nature Medicine》上发表的一项研究中，阿里达摩院联合全球十多家顶尖医疗机构，开发了名为「PANDA」（PAncreatic cancer Detection with AI）的胰腺癌早筛AI模型。这个模型使用平扫CT图像来预测胰腺癌，其特异性达到了99.9%，检测胰腺肿瘤的能力可达92.9%，鉴别胰腺癌的能力比放射科医生独立判断时的平均表现提高了34.1%。这项研究标志着人类在与胰腺癌的斗争中首次掌握了主动权 。
4. **多模态数据融合和关联发现**：在Cancer Cell上发表的论文中，Faisal Mahmood教授课题组介绍了多模态数据融合和关联发现的人工智能方法和策略。这些方法不仅提高了诊断和预后模型的稳健性和准确性，还使人工智能更接近临床实践。通过这些模型，可以发现模式内和模式间的新模式，适合解释患者结果或治疗抵抗的差异 。
这些研究表明，AI在癌症治疗领域的应用正逐步深入，为癌症的诊断、治疗和预后提供了新的视角和方法。
