2月23日人工智能通过早期 CT 扫描预测治疗成功

作为改进疾病检测、诊断和临床护理的工具，人工智能有望彻底改变放射学领域。该技术有可能通过揭示成像扫描中隐藏的信息来帮助临床医生，即使是训练有素的眼睛也看不到。

在JAMA Oncology上发表的一篇论文中，哥伦比亚大学的研究人员证明，将人工智能应用于标准护理成像可以帮助预测免疫疗法对黑色素瘤患者的疗效。特别是，他们开发了一种机器学习算法，可以分析患者的计算机断层扫描 (CT) 扫描并创建与患者结果相关的生物标志物(称为放射学特征)。

该签名使用肿瘤的特定特征来高精度地确定特定个体的疾病是否会对免疫疗法产生良好反应、保持稳定或继续进展。免疫疗法已成为黑色素瘤的主要治疗方法，其目标是刺激患者自身的免疫系统来对抗癌症。

James Picker 医学博士劳伦斯·H·施瓦茨 (Lawrence H. Schwartz) 说：“我们希望尽早接受一名看起来在给定疗法中表现不佳的患者，因为他们的签名和增强、改变或在疗法中添加另一种药物。”哥伦比亚大学瓦格洛斯内科外科学院 (VP&S) 放射学系教授兼系主任。“[目标是] 真正为每位患者实时优化个性化癌症护理。”

施瓦茨博士是赫伯特欧文综合癌症中心 (HICCC) 的成员，他的目标是与他的同事将项目扩展到各种不同的肿瘤类型，例如肺癌、结肠癌、肾癌和前列腺癌。作为免疫疗法以外的其他治疗方法。研究人员想从一种新疗法开始，并选择了黑色素瘤，因为最近迅速采用了针对该疾病的免疫疗法。

目前，临床医生几乎完全依赖肿瘤大小来估计治疗的益处。患者接受基线 CT 扫描，然后在治疗开始后进行后续随访扫描。如果肿瘤缩小，治疗似乎正在起作用，而生长则意味着患者的疾病正在恶化。

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