癌症诊疗AI新时代，百度、阿里、微软都来了！

对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。24日Illumina宣布推出open source一种新型人工智能（AI）软件，用于区分潜在的致病突变，以及数百万人的遗传变异。

其实自1952年人工智能之父Marvin Minsky建立了随机神经模拟加固计算器（SNARC）后，后续出现了众多如BP算法、“ 深度学习 ”、微软的医疗NEXT、谷歌的GoogleNet和英特尔的Nervana神经网络处理器（NNP）芯片等软件，这些人工智能软件，都已广泛应用于医疗领域，而且效率和精准度比人类高的多。

关于人工智能在癌症诊疗领域的应用，奥巴马宣布的“癌症登月计划“中的一个项目就是让人工智能进行机器学习（算法）和深度学习以识别癌症。人工智能诊疗癌症可分三步，第一步是通过深度学习在分子层面认识癌症，第二步进行临床前的药物筛查，第三步学习和建立人口模型。在癌症诊疗的具体应用方向，可大致分为三方面，早期诊断、个体化治疗方案和新药研发。

一、人工智能与癌症早期诊断

人工智能在癌症早筛中用的最主要的手段就是医疗影像。香港中文大学的研究团队就用人工智能影像识别技术判读肺癌及乳腺癌的医学影像，自动筛查早期肺癌及快速检测乳腺癌转移，其准确率分别达９１％及９９％，而且识别过程只需３０秒至１０分钟；深圳市南山人民医院在腾讯的AI医学影像技术——腾讯觅影的辅助下对早期食管癌进行筛查，筛查准确率达到90%。

另外，DeepDiagnos还通过构建AI模型来逐点扫描基因组的每一个位点，从中找出可能存在的肿瘤相关突变，在癌症刚刚发生的阶段就能发出预警，对于癌症早期诊断起到了非常大的作用。

二、人工智能与个体化治疗

人工智能利用大数据分析主要通过对肿瘤病理学研究、预测疾病与基因突变的关系、药物筛选和耐药机制的研究等为患者提供个性化治疗方案，包括更准确的化疗、精准的用药选择和用药调整等诊疗方案，提供最佳治疗策略等。微软的“Hanover”的人工智能项目，借助深度学习技术，理解、分析大量医学专业论文，来帮助医生合理、精准用药； OncoraMedical公司为放射肿瘤学提供预测意见和风险分析，帮助辐射肿瘤学家做出更好的化疗方案。

三、人工智能与抗癌新药研发

药品研发贵，主要是因为药物研发后需要大量及漫长的临床试验，药品的研发失败几率极高。随着深度学习技术的突破，图像识别、神经网络、机器学习等关键技术的快速发展，人工智能技术在新药研发领域的作用越来越突出，能够帮助研究人员快速识别抗癌药物的有效性，从而大幅缩减研发时间，提高新药研发的效率。一些新的算法模型，可以缩小相关蛋白质、药物和临床数据的范围，以便更好地预测哪些基因最有可能让蛋白质和药物结合，还可以利用数字化模型代替部分临床实验和小白鼠的活体实验，使得特效药研发速度更快。另外利用人工智能提高精准靶向来促进新药研发，也正在成为各国的必争之地。

目前致力于人工智能算法对癌症做出早期诊断并实现个性化治疗的公司众多，以下整理了国内外相关领域的18家企业。

1、IBM Waston

IBM公司与纪念斯隆凯特琳癌症中心合作开发的Watson for Oncology（WFO），在这个领域已深耕多年，该系统可整合杂志文章、国家指南、医院最佳实践、临床试验和教科书中的多种数据，可以通过自然语言处理模式和机器学习模式从医疗记录中提取和访问结构化的、非结构化的数据，以提供癌症治疗选择。

2、GE医疗

GE的低剂量CT肺癌筛查方案是业内首个通过FDA认证的方案，是在低剂量CT设备的基础上获得精准成像，实现微小结节的早期发现，通过自动标记难识别的肺结节，辅助医生快速、精准地进行筛查。

3、美国Paige.AI

年初刚完成2500万美元A轮融资，专注于癌症病理学。主要涉及乳腺癌、前列腺癌以及其他主要癌症的研究，并将于今年推出首个产品——病理图像浏览应用，该产品除了向病理学家提供应用模块之外，还能集成到实验室信息系统中，从而在临床工作流程中实现无缝应用。

4、Enlitic

经三轮融资累计1500万美元，专注于人工智能技术在影像诊断上的应用，运用时下最先进的深度学习算法对医学图像、临床试验等大量医疗数据进行挖掘，开发的恶性肿瘤检测系统在临床试验中的准确度比专业的放射科医师高出50%多，并且所用的时间只有医生的1/50000。

5、Clearview Diagnostics

一家人工智能软件公司，主要研发疾病诊断辅助工具，聚焦点是乳腺癌，正在积极争取其人工智能癌症诊断工具获得FDA批准，研发该工具的目的是为乳腺癌患者提供更准确、更廉价的诊断。

6、CureMetrix

一家医学图像分析公司，旨在为医疗机构和患者提供可信赖的下一代医学图像分析技术。已研发出一套用于影像分析的算法，该算法能被用来进行早期和精确的乳腺癌监测。

7、Deep Genomics

一家将深度学习的能量带到基因组学的创业公司，是人工智能和基因组学联姻的产物，即“Deep Learning + Genomics”。用来分析突变频率小于1%的SNVs与疾病之间的关系，旨在利用深度机器学习技术改造精准医疗。

8、Insilico Medicine

于今年6月由药明康德领投战略融资，利用人工智能加速抗癌新药研发。Insilico Medicine专注于将深度学习等人工智能技术应用于靶点鉴定，进行癌症治疗的药物研发，主要方向是免疫疗法。其独有的生成对抗网络（GAN）和强化学习（RL）等新型算法生成的新药研发管线将在药明康德的抗癌新药研发服务平台上进行测试。

9、Proscia

是一家将计算机智能应用于肿瘤病理学的公司，设计了数字病理平台，可以收集整理来自全世界的肿瘤病理数据和图像，允许病理学家和研究人员利用每张片子中的病理数据，为一线肿瘤治疗上提供临床决策支持。

10、谷歌

主要产品为DeepMind Health（AlphaGo也隶属于DeepMind旗下），包括乳腺X光片筛查和乳腺病理图片识别，另外同时开发的一种新的深度学习算法（Deep Learning），来识别活检病理图片是否发生淋巴结转移。目前，谷歌AI技术在肿瘤局部化检查的精确度已达到89%，这一成绩远超训练有素的人类病理学家73%的数据。

11、微软

微软的机器学习项目为Hanover，利用AI技术深度理解每年发表的医学论文，帮助医生预测哪些药物对治疗癌症患者最有效，从而帮助医生治疗癌症；还可通过深度学习来解决如何制定个性化的药物治疗方案问题；另一个相关项目是根据癌症病人的真实情况构建详细的模拟方案，从而利用创建具有编程性的计算机生物细胞。

12、腾讯“觅影”

主攻癌症早期诊断，腾讯觅影利用人工智能技术辅助医生对食管癌进行筛查，可以有效提高筛查准确度，促进准确治疗，还发起成立了人工智能医学影像联合实验室，并启动全球首个应用AI医学影像的食管癌早筛项目的临床预试验。

13、阿里和万里云的“Doctor You”AI系统

肺结节是早期肺癌的表现形式，“Doctor You”基于大数据技术，7X24小时昼夜不停地完成了对各类不同病种的医疗影像的深度学习分析工作，提升肺结节诊断效率，正确识别肺结节的准确度达到 90%以上。

14、百度

百度研究院近日发布了一种名为“神经条件随机场”的AI算法，拥有强大的肿瘤病理切片检测能力，将为癌症诊断和治疗提供重要助力，其检测准确率甚至超过专业病理医生，并突破此前最高纪录。

15、百洋医药

其旗下的百洋智能科技作为百洋医药集团智能化应用生态圈的旗舰主体，致力于科技改善健康，先后与飞利浦、IBM、甲骨文等国际行业巨头联手，搭建“三端两云一平台”，并结合产品优势，领先开发BSMART-D平台，是目前中国市场唯一完整汇集世界顶级医疗人工智能的综合解决方案，集成、整合、开发最顶级的AI工具赋能医疗服务，帮助医生成为智能医生，与国内外先进医院诊疗技术同行。于去年与IBM签署协议，大力推广沃森健康的全线产品，目前主要集中在肿瘤治疗方案支持。在上海、南京、青岛已建成‘智能医生工作室’，医生可直接带领自己的患者前往工作室进行Watson检测。

16、美迪维康

基于美国NIH公开数据库的底层数据自主研发IME算法系统，可以通过检测癌症或某一类癌细胞的基因表达谱，从市面上已有的上万药物库中筛选出几种理论上匹配的药物，通过细胞模型、动物模型和临床试验来验证药物的有效性，给医生提供参考。而且通过对庞大抗药肿瘤的数据学习、分析，快速理解癌症细胞是如何对抗癌药物产生抗药性的，可帮助研究人员和医疗人员改进药品研发、及时调整患者的用药方案等。

17、有求云诊

主要采用的技术是 DIMT（数据影像比对）技术，是一款基于医疗体检数据和图像数据深度学习的人工智能系统。目前DIMT癌症筛查的准确率在85%-99%之间，主要包括5大癌症筛查：肺癌、肝癌、胃癌、乳腺癌和宫颈癌，此外还有肿瘤体质筛查。

18、点内生物

主要是肺癌的早期筛查,开发有一款利用人工智能进行肺癌早起筛查的产品——“肺常好”,整合了目前国际上主流的肺癌风险预测模型，并结合人工智能与机器学习技术，在国内20000例肺癌病例的验证下，优化并形成适合中国人使用的肺癌智能筛查引擎。

从上可以看出，目前从事癌症诊疗领域的AI企业，其产品主要围绕在影像学，逐渐已涉及到病理学、基因组学、新药研发和个性化治疗等方向。肿瘤是医疗行业最受关注的版块，也已成为人工智能发挥其价值的领域之一，AI的大范围运用对于医生、患者和医院具有极大的意义。利用人工智能，医生的工作量大大减少，患者癌症诊疗准确率也大大提升，人类从人工智能技术的应用中获益匪浅，也期待人工智能够更好地协助医生为患者带来更为快捷、准确的诊断。

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