人工智慧如何改善瑞士的癌症治療

在數位病理學領域，人們對人工智慧預測某些療法的有效性寄予厚望。 Keystone / Anthony Anex

瑞士正用人工智慧重塑癌症治療。一項名為「國家精準腫瘤學人工智慧動議」的新項目，計劃透過建立患者病歷和診斷報告資料庫，並利用大型語言模型分析訊息，將人工智慧引入放射學、病理學等臨床領域。該計畫不僅是瑞士資金最雄厚的癌症研究計畫之一，還被寄予厚望：未來，它或將幫助醫生為患者制定更精準的治療方案，提升生存率和療效。

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尽管如今人工智能在医学中的应用被炒得沸沸扬扬，但在现实生活中却很少有病人能真正接触到它。现在瑞士的大学、医疗机构和私营公司正在联合开发用于诊断和治疗癌症的人工智能工具。

儘管如今人工智慧在醫學上的應用被炒得沸沸揚揚，但在現實生活中卻很少有病人能真正接觸到它。現在瑞士的大學、醫療機構和私人公司正在共同開發用於診斷和治療癌症的人工智慧工具。

一項名為「國家精準腫瘤學人工智慧動議」(NAIPO)的計畫將人工智慧帶入瑞士癌症治療領域，這個新計畫建立了一個包含病患病情記錄和診斷報告的資料庫，隨後使用大型語言模型對資訊進行分析，並將人工智慧引進放射學、病理學和其他臨床領域。

目前，這個計畫是瑞士資金最雄厚的癌症研究計畫之一：在一個5年的區間內，由瑞士技術機構Innosuisse出資825萬瑞郎，官方合作夥伴將另外出資1000萬瑞郎。

日內瓦大學醫院腫瘤科主任兼計畫聯合協調人奧利維耶·米希林(Olivier Michielin)說：「在計畫結束時，我們應該能夠幫助腫瘤患者從這些人工智慧中受益，從而得到更好的治療。」

他說：「在腫瘤學領域，我們的目標一貫是提高生存率，改善治療效果。」

該動議如何運作？

第一步是建立一個共享的中央資料檔案庫，其中包含治療記錄和治療筆記，這些都是經過患者同意的個人資料。

在此基礎上，發展大型語言模型用來提取、收集和交換訊息，從而協調治療。

該計畫的另一個重點是為臨床實踐開發出人工智慧工具，放射學和病理學是重點領域，目前這些領域已經可以處理基因數據或顯微鏡圖像等複雜的數據庫。

同時，研究人員也將觀察，人工智慧對腫瘤樣本的分析是否比傳統方式更詳細、更深入。

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收集到的資訊將轉交給分子腫瘤委員會(MTB)。該委員會是一個醫療委員會，這裡的專家們會針對個別病人的病例進行會診，並就診斷和治療交換意見。

有些醫院設立了地方委員會，還有一個全國性的委員會，這些委員會裡的專家會對瑞士每年5萬多個癌症病例中最複雜的病例進行評估。

患者可以透過一個特殊的應用程式加入到計畫中來，這樣在整個治療過程中他們都能隨時掌握治療情況。

NAIPO計畫是瑞士健康網路(SPHN)個人化腫瘤學計畫的一部分，由瑞士聯邦政府於2018年啟動，2022年又進行了拓展。

其目的是透過最先進的數據收集來補充國家臨床研究資料庫，為分子腫瘤委員會提供指導。許多參與瑞士個人化腫瘤學計畫的合作夥伴現在也加入了NAIPO計畫。

蘇黎世人工智慧腫瘤委員會

這並非醫院引進人工智慧的首次嘗試。今年5月，蘇黎世大學醫院宣布成立人工智慧腫瘤委員會，該委員會於2025年11月開始工作。

推動將人工智慧應用於腫瘤學的是一項所謂的下一代定序(NGS)技術，這是近十年來開發的一種分析癌細胞DNA的技術。該技術能夠提供詳細的信息，並需要複雜的機器分析。

根據蘇黎世大學醫院腫瘤學和血液學部副院長安德烈亞斯·維基(Andreas Wicki)介紹，瑞士的大學醫院大約在十年前便已經開始使用新一代定序技術。維基說：「當時我們首次獲得比以往更多的數據。」

許多類型的癌細胞都有DNA變異。識別出這種突變對於癌症分類和找到適合的治療方向至關重要。

人工智慧腫瘤委員會和NAIPO計畫的目標是利用人工智慧找到那些在實踐中可能被忽視的基因模式。這些資訊將提供給醫生。

維基說：「如果一個病人的情況相對穩定，醫生便可以利用這些信息來決定採用哪種療法。」

人工智慧系統不僅可以推薦病人參與治療研究，還可以對網路中具有相似特徵的患者進行對比，從而協調和推薦治療方案。

數位病理學中的人工智慧

數位病理學的工作方式與下一代定序類似，人工智慧在這一領域被寄予了很高期望。雖然這兩種方法都以活檢為基礎，但重點不同。

下一代定序技術用來檢測DNA以發現癌細胞中的基因變化；而數位病理學則負責檢查人體組織-將顯微鏡切片轉換成數位影像，顯示細胞的排列方式、外觀以及它們對特殊染色劑的反應-染色劑或化學物質可使細胞的某些部分在顯微鏡下更加清晰可見。

這兩種方法結合在一起，可以更全面地了解腫瘤的內部(基因)和外部(組織結構)情況。

米希林在日內瓦的研究小組正在開發一種用於預測某些療法有效性的人工智慧工具。如果演算法顯示免疫療法成功率很小，那麼腫瘤學家就可以改用另一種策略。

米希林說：「這在治療過程中的多維決策系統中是一種不容忽視的附加參考因素。」

該演算法利用約100名患者的數據進行了訓練，目前正在用約500個病例進行驗證。驗證過程具有可回顧性：研究人員分析已接受治療的患者樣本，然後將人工智慧的建議與實際結果進行比較，以驗證系統是否能做出了準確可靠的預測。

羅氏製藥公司是NAIPO計畫最重要的私人合作夥伴之一，也是蘇黎世大學醫院的合作夥伴，該公司開發了一系列人工智慧輔助工具，支持病理學家診斷癌症。

例如，巴西的一個團隊最近宣布，在羅氏公司人工智慧工具的幫助下，已將乳癌的診斷時間從一小時縮短至30秒。

西班牙的一項研究也發現，人工智慧診斷可以縮短活檢樣本到實驗室到確診，並傳達給醫生和病人的時間。

使用傳統方法，這個過程平均需要10.5天左右的時間；而使用數位病理學，時間縮短到了7天以內。病理學家的工作量減少了近三分之一，在高峰月份甚至減少了一半以上。

國際社會對人工智慧在癌症治療中應用的關注

人工智慧在腫瘤學的應用在國際上受到很大關注。歐洲腫瘤內科學會(ESMO)是一個擁有3萬多名會員的醫學協會，是一個有代表性的歐洲腫瘤專家協會，今年11月份該協會在柏林組織了一次專業會議。

會議組織者之一、來自格羅寧根大學醫學中心的腫瘤內科醫生魯道夫·費爾曼(Rudolf Fehrmann)說：「當首次談到這個會議時，我們預計可能會有150人參加。但當我們開始著手組織時，發現這是一個非常熱門的話題。現在我們估計將有超過一千人前來參加會議。」

由於日程安排問題，NAIPO未參加這次會議，但米希林說：「我們肯定將在今後的會議上分享一些研究成果。」

儘管人工智慧目前在腫瘤學領域仍處於次要地位，但情況正在迅速改變。研究人員希望，NAIPO將為瑞士及其他國家的患者帶來更好的治療效果。

(編輯：Gabe Bullard，編譯自德文：楊煦冬/gj，繁體校稿：盧品妤)