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2024年8月17-18日，由中国临床肿瘤学会（CSCO）和东方临床肿瘤研究中心联合主办的第一届“消化道肿瘤规范化诊疗研修班”在上海成功举行。本次研修班围绕消化道肿瘤规范诊疗、精准诊断、多学科诊治、临床研究等话题展开，旨在推广消化道肿瘤诊疗指南，传递国际最新进展，加强多学科合作，探索抗肿瘤药物的研究未来。会议中，我们荣幸地采访了中国药科大学附属上海高博肿瘤医院李进教授，现将采访内容精粹如下，以飨读者。
李进教授
消化道肿瘤，主要包括原发于食管、胃和肠道的恶性肿瘤，是目前全球发病率最高的恶性肿瘤之一。关注消化道肿瘤对于抗肿瘤治疗策略的制定和实施至关重要。特别是在食管鳞癌和胃癌方面，中国患者在全球的占比很高，胃癌占全球发病率的45%以上，食管癌接近全球一半。尽管中国大肠癌在全球范围内的占比相对较低，但随着生活方式和环境的改变，我国大肠癌的发病率呈上升趋势，尤其在经济发达地区如北京、广州、上海等地。因此，关注消化道肿瘤实际上就是关注我国高发的肿瘤类型。我们希望通过加强科学研究和提高规范化治疗水平，为患者带来更多获益。这也是我们举办本次消化道肿瘤规范化治疗研修班的重要原因之一。
此外，我国地域辽阔，各地区经济发展和医疗资源分配不平衡，相较于东部沿海经济发达地区，西部和中部经济欠发达地区的医疗资源相对有限，不少地区的肿瘤规范化治疗水平有待提升。并且，即使在经济发达地区，基层医院的规范化治疗实施也尚显不足。因此，我们希望通过研修班、学术论坛等形式，加强对规范化治疗的宣传与推广，确保先进的治疗理念与技术能够深入基层，惠及更多患者。同时，此类学术活动对于提升临床医生的专业素养与学术水平，优化医疗服务质量，亦有较大的意义。
李进教授
进行临床研究时，传统的工作流程因其内容的复杂性和对准确性的严格要求，常常给医生带来很大的工作压力。在医院日常繁忙的诊疗任务外，兼顾高质量的临床研究对医生而言是一项极具挑战性的任务。随着人工智能技术的引入，这一局面正在逐步改善。
以不良事件（AE）的判读为例，过去医生需要逐条查阅常见不良反应事件评价标准，耗时且易出错。现在，人工智能能够自动完成这一任务，精准判断AE等级，并即时反馈给医生，极大地减轻了医生的记忆负担与工作量。此外，人工智能还能在病史撰写、患者招募、肿瘤疗效评估、数据传输与分析等多个环节发挥作用。
其实，目前人工智能已广泛应用于无人机、自动驾驶等多个领域，在医疗行业的应用也早已开始，并且逐步深入到临床研究之中。很多医院、软件公司也在积极开发各种临床试验管理软件。我本人在复旦大学附属肿瘤医院和同济大学附属东方医院工作时，便开始研发全智能化临床试验数据平台，经过10余年的不懈努力，该系统已发展成为包含七大子系统的全面临床试验管理平台，并且在上海高博肿瘤医院完成了关键的中台传输系统的开发。通过中台技术，数据实现了直接传输，确保了数据的准确性和及时性。利用这些及时的数据，研发人员能够提前进行质量控制。过去，研发人员需要等到临床试验结束后才能评估整个试验的质量，而现在，研发人员每天都可以进行质量控制，实时分析数据，无需再到医院现场核查病史、检验报告等。并且，原本由临床研究协调员（CRA）现场执行的工作，现在可以通过网络远程完成，CRA能够通过系统查看所有数据，包括医生填写的分析报告。
李进教授
未来，在医疗领域，AI的发展面临的关键挑战是大数据的有效采集与利用以及医院数据的共享。全球医疗AI领域的一个普遍痛点是医院数据难以跨机构共享，为了解决这一问题，我们引入了中台技术，但是医院外部数据传输的局限性仍未得到全面解决。
近年来，隐私计算技术的发展为医疗数据的共享与利用开辟了新路径。这种技术允许数据在不离开医院本地环境的前提下，于院内完成计算处理，而计算结果则通过安全方式在云端汇总。这种方式确保了数据的隐私安全，同时实现了与集中处理相同精度的分析效果。我们正致力于推进隐私计算技术的应用，以期未来能够打破医院间的数据壁垒，构建起庞大的医疗大数据体系，为人工智能决策提供坚实的数据基础。
通过隐私计算与电子化、智能化分析的结合，将极大推动医疗决策的规范化与智能化进程。人工智能的决策精准度高度依赖于全面、丰富的数据集。通过综合分析全国范围内医生的诊疗决策及其效果，我们能够运用大数据挖掘出最优的治疗策略，为患者带来最佳的治疗效果。
然而，我们也应认识到，人工智能并不能解决所有的问题，其效能的发挥仍需与人类的智慧深度融合。未来，人工智能将在不断的学习与迭代中，结合医生的经验和智慧，共同探索出更加精准、高效的医疗治疗策略，为人类的健康福祉贡献力量。
审阅 | 中国药科大学附属上海高博肿瘤医院 李进
整理 | 中国医学论坛报社 桂晶晶
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