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癌症≠ 绝症:“谈癌色变”的时代正在和我们渐行渐远

2018-11-16863

前一段时间,前央视主持人李咏在美国去世的消息刷爆了朋友圈。很多人在朋友圈分享到,感觉现在身边得癌症的人越来越多了。


现在很多人都谈癌色变,认为“癌症”几乎等同于“绝症”。但其实,关于癌症治疗的知识我们了解有多少?近期,小诺对歌斐医疗团队合伙人王培俊先生进行了简短的采访。


在中国,癌症的得病情况到底如何?


据2018年国家癌症中心发布最新版中国癌症统计报告显示:


中国发病率前五的癌症,分别为肺癌、胃癌、结直肠癌、肝癌和乳腺

而死亡率前五的癌症分别为肺癌、肝癌、胃癌、食管癌、结直肠癌


在发病年龄上,40岁之后,癌症发病率会快速提升,80岁达到高峰。大多数患者(70%)就诊时已被诊断为晚期。


虽然大多数人谈“癌”色变,然而这样一种疾病却不是不可以预防的。


歌斐医疗团队合伙人王培俊和我们介绍说,目前在国内外医学界都比较明确的一点共识就是,癌症是可以早期预防的。


例如中国比较高发的肺癌和肠癌,如果患者能够提前3-5个月发现肿瘤的话,如果是一二期的早期肿瘤,是有可能通过手术或者放化疗实现根治的。


但是一旦发现的时候处在相对晚期,癌细胞已经扩散了之后,这个时候干预肿瘤的方式就少很多,效果也会比较差。



但是,由于在中国目前还没有早期的癌症筛查机构,导致目前很多人没有办法清晰地在早期判断,自己身体中是否已经存在癌细胞。


一般情况下,医院或者是一些体检机构中会有一些筛查肿瘤的项目。但是这种筛查是远远不够的。现实中,通过X光片检查出早期肺癌的概率非常低。


而根据公众号“菠萝因子”介绍,通过普通X光片发现早期肺癌的概率是0%-15%。


这是因为,43%的肺部面积和心脏、纵隔等组织重叠,早期肺癌很容易被当作慢性炎症治疗。


此外,医生的操作水平和读片水平也决定了X光片的有效性。这就是为什么很多上班族每年都有单位体检,却依然无法发现癌症的原因。


AI医疗筛选肺癌准确度高达95%!

远远超过人类医生?


王培俊表示,随着新技术、新产品的不断推出,现在已经有一些AI医疗的癌症早筛产品出来,弥补现在人工诊断的不足。


比如我们最近正在看的一些癌症早筛的项目,如果这些产品一旦充实到临床当中去的话,是很有可能帮助医生尽早确定患者的肿瘤程度。


据药明康德的最新报道,近日,中佛罗里达大学(University of Central Florida)计算机视觉研究中心的研究人员们开发出了一个新的人工智能系统,以帮助检测肺癌患者的小肿瘤,准确率高达为95%!而人类放射科医生的准确率只有65%。


AI系统取得的这一结果大大超出了人类医生的水平。


▲中佛罗里达大学的助理教授Ulas Bagci博士领导完成了这项研究(图片来源:University of Central Florida, Karen Norum)


“我相信这项研究会产生非常大的影响,”这项研究的负责人、中佛罗里达大学的助理教授Ulas Bagci博士表示:“那些在晚期才得到诊断的肺癌患者存活率只有17%。如果我们能够找到更早诊断肺癌的方法,就可以帮助大大提高这种疾病的存活率。”


Bagci博士表示,这项研究的下一步,就是寻找相应的合作伙伴,将这个研究项目转移到医院环境中。在那之后,这项技术可能还需要一两年的时间才能真正投入市场。


AI+医疗

人工智能领域的最热赛道


尽管这些AI诊断产品还需要进行深度学习,提高“智力”,但AI医疗无疑将为人类癌症诊断带来一场革命。


事实上,自2013年以来,AI医疗已经成为了人工智能投融资里面的最热赛道。


据CB Insights近日发布的报告,在私有市场,医疗AI创业公司2013年以来通过576笔交易融资43亿美元,在AI领域融资方面领先于其它所有行业。


同时,AI医疗赛道也吸引了众多的国内外玩家。


苹果围绕iPhone和Apple Watch等设备打造临床研究生态系统;

谷歌DeepMind与莫菲尔德眼科医院合作探索AI在眼病诊疗方面的应用;

辉瑞、诺华、赛诺菲等制药巨头则纷纷与AI创业公司合作发现新的药物,以期治疗各种疾病。

 

中国市场上AI医疗也掀起一股浪潮:以BAT为代表的中国科技巨头也在政府的支持下进军医疗AI领域。腾讯、百度、阿里分别发布了  “腾讯觅影”、“百度医疗大脑”、“ET医疗大脑”。


为什么AI在医疗上的应用能够得到全球资本、创业公司、BAT等多方关注?成为AI投资的热门赛道?


中国医疗市场优质资源严重不足、分布不平衡,以及人口老龄化的不断加剧,医疗需求的不断增加,都是AI医疗备受瞩目的原因之一。


王培俊解释说,医学AI解决的是优秀医疗资源标准化和医疗效率提高的重要问题。未来,人工智能可将医疗成本减少30%到40%。在中国乃至全世界这个庞大的增量市场中,或许会诞生大量的独角兽企业。

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