人工智能正在重塑肿瘤学的未来，数字工具可在X射线、CT扫描和磁共振成像的诊断图像中识别丰富的额外信息。巴黎居里研究所的肿瘤学家Sarah Watson博士领导的团队开发了先进的人工智能，以改善原发肿瘤的诊断。这种人工智能已在整个法国范围内使用，专注于分析癌细胞的遗传信息。
通过人工智能克服人眼的局限
借助放射组学，人工智能能够预测未来五年内患乳腺癌的可能性，速度和效率超过了传统方法。活检切片的数字化帮助病理学家快速计算激素敏感的癌细胞，并识别疾病亚型，潜在地预测对化疗等治疗的反应。这些进展主要仍处于研究阶段，但显示了巨大的潜力。
结合多种数据进行精准医学
Watson的团队现正在开发一个更全面的工具，将结合放射影像和病理学切片，从而为患者护理制定一个多面的方法。通过设计多参数工具，预期结果将为个体患者治疗提供更精确的结果。
关爱核心的医疗
另一方面是Unicancer主席、里昂莱昂·贝拉尔德中心主任Jean-Yves Blay教授，他认为人工智能可以释放医生更多关注于医疗护理的人本关怀。法国尖端的生物技术公司，如Aqemia、Owkin和One Biosciences正在推动界限，利用人工智能评估和设计针对特定肿瘤蛋白的药物，以获得更有效的治疗。
人工智能赋予全面医疗力量
人工智能还有能力处理广泛的患者文档，从病史到检测结果，提供与大量数据库的比较，以进一步完善诊断和预后。Consore和Esmé，两种强大的搜索和数据库工具，展示了人工智能预测化疗并发症风险的潜力，需要对患者进行仔细监测。
尽管人工智能取得了令人难以置信的进步，但Blay博士确保医生的角色仍然不可替代，强调医学中人类互动、共情和共同决策的重要性。这项科技虽然基于科学，但旨在增强而非取代医学的艺术。
主要问题与回答：
人工智能对癌症诊断和治疗产生什么影响？
人工智能对癌症诊断和治疗产生了深刻影响，提高了分析诊断图像、癌细胞的遗传信息及预测患者对治疗的反应的速度、准确性和效率。它还协助设计定向药物，推动了精准医学的发展。
肿瘤学中人工智能的主要挑战或争议是什么？
其中一个关键挑战是确保人工智能工具训练在多样化数据集上，以避免偏见。还需要制定监管框架，以确保患者安全和隐私。此外，如何将人工智能整合到现有的医疗系统以及在先进技术面前护理被机械化的争议也是一个问题。
人工智能在肿瘤学中的优势:
– 提高诊断的速度和准确性。
– 实现个性化治疗计划的制定。
– 减轻医疗专业人员在常规任务上的时间负担。
– 能够处理和综合大量数据，以做出更好的治疗决策。
– 潜在地识别人类专家可能无法识别的癌细胞亚型。
人工智能在肿瘤学中的劣势:
– 需要训练的大型注释数据集，这可能难以获取。
– 诊断和治疗决策缺乏人类经验带来的微妙之处。
– 如果在非代表性数据上进行训练，可能会延续偏见。
– 需要大量的初期成本来整合到医疗系统中。
– 可能引发有关患者隐私和数据安全的伦理关切。
关于在各个领域，包括医疗保健中人工智能的发展和影响的更多信息，请参阅以下网站:
– 美国国家癌症研究所
– 世界卫生组织
– 澳大利亚健康和福利研究所
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