腫瘤醫生和患者利用AI工具，咨詢二次診療建議方案

不久的將來，當患者確診患癌之后，除了聽取主診醫生的一線治療方案之外，自己可以利用專業化AI工具(不是DeepSeek或GPT)，咨詢二次診療建議，然后再跟主診醫生探討個性化最佳方案。這種流程已經進入了臨床腫瘤實踐。據統計美國至少40%的醫生每天都在利用專業化AI進行“虛擬MDT”。關注詳情。

閱讀文摘

AI已經"滲入”到腫瘤臨床診療全過程了，尤其是在數字病理診斷和個性化精準治療方案選擇方面，有望超過了腫瘤科醫生的判斷。

新一代AI工具通過分析患者病理切片中人眼難以分辨的微小特征，整合復雜的基因突變和個人遺傳因素，為患者匹配最佳方案，已經實現了個體化精準用藥和預期效果。

當患者確診患癌之后，最糾結的問題是如何確信自己接受的是個性化治療方案。

這并非抱怨主診醫生沒經驗，恰恰是醫生過于憑借個人經驗和依靠臨床指南建議，給出千篇一律的一線治療方案。對于部分患者而言，這些方案既不精準，也不個性化，常常因“試錯”而貽誤了治療時機。

舉例：晚期胰腺癌患者在兩大標準一線方案——FOLFIRINOX與"吉西他濱+白蛋白紫杉醇”之間做出精準的個性化治療方案選擇：研究人員利用多家胰腺癌數據訓練AI預測模型"Know Your Tumor”。當AI推薦使用某一方案且患者采納時，可以獲得更長生存期或無治療間隔期，副作用也更少。

類似的AI算法工具也可以預測膀胱癌BCG的療效；前列腺癌治療預測結果。基本流程如下：醫生或患者寄送病理切片，完成數字化和AI數據分析，然后給出建議——二次診療方案。該AI系統已上市并且輔助癌癥患者自我診療選擇。

當然，部分腫瘤專家堅持認為，AI算法必須經過高質量臨床證據驗證，最好有前瞻性隨機對照試驗支持其預測價值。如果醫生無法理解AI的建議，很難在患者關乎生死的決策中完全依賴AI建議。

實踐中AI建議的方案若醫生不明白，肯定醫生的錯誤。既然是專業人員，應當明白AI或發生了邏輯錯誤，或自己沒有更新知識。

監管法律和倫理問題同樣也是爭議焦點。一旦AI輔助工具作為臨床指南的“標準方法”，如果AI的建議與腫瘤醫生判斷不一致、最終預后不佳，很可能引發責任爭議。

目前面世的AI腫瘤輔助診療方案（二次建議系統）只是“第一波AI腫瘤助手”，更強大的數字化腫瘤病理AI工具正在快速進入臨床治療領域。

設想一下，腫瘤患者不用再奔波于各大專科醫院，求助腫瘤專家大咖，可以把自己的病理資料和檢查報告提交給AI系統，咨詢第二診療建議。至少解釋哪種方案對自己更好些。

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