現代醫學發展日新月異，大數據在基礎醫學、臨床醫學及公共衛生領域的應用如火如荼。在中國醫學科學院腫瘤醫院建院60週年紀念大會暨第六屆國家癌症中心學術年會召開之際，《腫瘤醫學論壇》特邀惠周光教授進行了專訪，針對大數據在腫瘤診療領域的應用與發展進行介紹。以下為專訪內容整理，以饗讀者。
惠周光教授，中國醫學科院腫瘤醫院主任醫師、博士生導師，協和特聘教授，首都十大傑出青年醫生，幹部保健處副處長，特需醫療部主任。中華醫學會放療青委會副主委，中國抗癌協會放療青委會副主委；CSCO腫瘤大數據專委會常委兼秘書長，中國衛生信息學會健康醫療大數據腫瘤專業委員會副秘書長。擅長肺癌、食管癌等胸部腫瘤的放療。
問:腫瘤大數據對腫瘤診療起到哪些重要作用？
惠周光教授:由於以往缺乏有效的分析工具，難以對數據進行綜合性地分析和提煉，再加上腫瘤數據複雜，涉及到影像、病理、分子診斷等多組學信息，醫療機構之間又存在信息壁壘，大量寶貴的腫瘤相關數據被束之高閣，實用價值無法完全發揮。而腫瘤大數據的應用，讓更為全面地分析腫瘤的複雜性，並找出有針對性的腫瘤治療方案成為可能。
（1）大部分腫瘤，如果能在早期發現並採取有效治療，能顯著提高生存期。大數據技術在早診早治領域能發揮重大作用，使得腫瘤可以在早期被監測到，使治療更容易和有效。同時，還能實現對特定個人或人群的健康和醫療管理。
（2）在衛生政策制定領域，大數據也有用武之地。通過大數據，可以預測和估計特定腫瘤或人群的某些未來趨勢，從而制定合理的醫療衛生政策。
（3）在醫學研究領域，大數據可以加強臨床信息與分子生物學、基因組學、代謝組學等多學科的融合，幫助人們發現疾病背後的秘密，提高靶向藥物、免疫治療的研究效率，實現“同病異治”和“異病同治”。
（4）在指導建立科學的診療規範的同時，大數據技術應用的飛速發展極大地推動了惡性腫瘤的個體化治療。利用現代醫學平臺全面地彙集患者的數據資料（基因組學、轉錄組學、表觀組學、蛋白組學以及代謝組學數據），分析並利用這些數據，能夠幫助臨床醫生針對患者個體制定出最佳治療方案以及進行最優的藥物選擇。
問:數據與臨床診療如何實現更好的銜接？
惠周光教授:
（1）以共享、協作為基礎，搭建腫瘤大數據平臺
由於我國目前尚未建立起系統完整的腫瘤監查網絡，缺乏全國腫瘤發病與診療的權威數據，導致腫瘤防治、臨床研究、指南制定、政府決策都帶有一定盲目性。通過建立腫瘤大數據臨床研究平臺，可以提高管理效率、避免盲目低水平的重複，節省寶貴的衛生資源，同時也能降低管理成本。
在大力推廣腫瘤大數據平臺建設的同時，要注意將數據共享需求與協作機制之間相互聯繫，盡力破除各機構之間的信息壁壘。可以通過制定數據採集、存儲、交換、提取等一系列相關標準，以及制定政策和相應的獎懲機制來規範數據共享和協作。
（2）數據不規範，術語標準化
以臨床病例為例，目前所錄的大部分病例、病史都是非表格、非結構化的。以腹痛為例，可能會存在腹痛、腹部疼痛、肚子疼等多種表述，給數據的進一步處理帶來困難。因此，要建立症狀標準化字典、治療同義詞字典，規範數據採集標準，儘量給予規範化的描述，讓計算機能“讀”懂數據，以便於進一步的分析使用。
（3）臨床數據與組學數據相結合（精準醫學）
從上個世紀90年代以來可以測每個人的遺傳密碼，還有各樣各種的大數據，如蛋白質的大數據等等，以遺傳密碼為代表的組學數據，這些組學數據通過大數據分析以後獲得知識，構建數據庫可以用來對人類的疾病進行判斷。
將組學大數據加入臨床醫學是精準醫學的核心。同時二者的結合，可以使醫療健康的概念發生本質變化。健康科學的核心是什麼？是診斷治療，所以是為病人服務的，有了病才去醫院找大夫，到醫院，這是現在健康體系的核心。有了精準醫學以後，我們可以對任何人，即便是不得病的時候，在他整個全生長過程中，從出生到死亡作全方位的監控。這個時候實際做的並不是對病人進行治療，而是對每一個活在世界上的人健康做測量、做評估、做干預，而使得一些疾病不發生或者延緩發生，大大的提高生活質量。
問:利用大數據學習，人工智能在癌症診療方面取得可令人矚目的進展和成就。在未來，人工智能對於腫瘤治療能起到什麼作用?
惠周光教授:
輔助醫生識別和勾畫腫瘤及正常器官，輔助醫生進行療前、療中、療後治療效果的預測，輔助放療物理師進行放射治療計劃的設計等方面。依靠核心算法、訓練神經網絡模型，人工智能可以深度學習大量已勾畫靶區和危及器官的患者數據，用模型來完成新患者靶區和危及器官的自動勾畫。
通過學習過去的病例，目前我國的人工智能腫瘤輔助診療技術能達到人類醫生70％至95％的水準。不出意外，未來五年內能夠達到百分之百，甚至超過現階段人類醫生的判斷水平，大大提升腫瘤治療的效率。
（2） 在有限資源下，滿足更多放療患者的需求
當前，我國放療患者的治療需求巨大，人工智能可以幫助我們在資源有限的情況下，滿足更多腫瘤患者的放射治療需求，同時提供高質量的精確放射治療。在中國，醫生一直處於高負荷工作狀態，且不同醫生的水平也不相同，人工智能將助力醫生騰出更多時間和精力為患者服務。且人工智能有助於提高放療療效並減少毒副作用，有利於更加精準地檢測、診斷腫瘤並制定個體化的精準治療策略，促進行業規範的形成。
（3）用於臨床教學，讓優質腫瘤診療技術下沉
人工智能放療技術還可用於臨床教學，綜合雲平臺、大數據等技術的應用，釋放優秀醫療資源，為不同層級的放療單位開展標準化臨床服務提供技術支持，同時讓優質的腫瘤診療技術下沉到欠發達地區，解決醫療資源不均衡等問題，提高基層與偏遠地區醫療機構的癌症診斷能力，為更多患者帶來健康福音。
（4） 加速抗癌藥物研發，降低成本
目前新的抗癌藥物需要經過10年左右的各項試驗以及監管審查才能最終推向市場，而能夠通過的概率還不到10%。在人工智能技術幫助下，研究人員能夠快速識別抗癌藥物的有效性，從而大幅縮減研發時間。
人工智能可以通過對龐大抗藥腫瘤的數據學習、分析，快速理解癌症細胞是如何對抗癌藥物產生抗藥性的，這有助於研究人員和醫療人員改進藥品研發、調整藥物使用。且大數據通過與基因組學、分子生物學等學科的融合，能夠更加精準地找出疾病數據之間的規律，分析腫瘤的本質成因，從而提高藥物研發的針對性和治療的高效性；比如，腫瘤基因組圖譜計劃（TGGA）。
（5） 提升早期癌症篩查效率
服務抗癌藥物、進行化療等都是確診癌症後的治療手段，但如果能夠早些診斷出疑似癌症或者早期癌症現狀，那麼癌症患者將能夠更好地予以應對，醫生也能夠提供更加及時的治療，從而減少患癌死亡人數、提升癌症救治率。相對於傳統的篩查模式，人工智能在學習了海量癌症醫學知識和診治案例後，能夠很好地發揮其優勢，全面提升癌症篩查效率和準確率。
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