人工智能如何帮助创造乳腺癌历史

据悉，在过去的四年里，每年10月，乳腺癌宣传月都有助于提高地球上最流行的癌症的知名度——每年有近四分之三的百万人死于这种癌症。

尽管有记录的病例可以追溯到古埃及，但数千年来，乳腺癌被认为是一种“无法形容的”疾病。女性应该在沉默和“尊严”中受苦。

这种耻辱助长了学术上的无知，直到几十年前，乳腺癌还是一种相对未经研究的疾病。在上个世纪的大部分时间里，一名患有乳腺癌的女性将接受放射治疗和/或手术——通常是根治性手术，让她们毁容并没有什么好处——而其他癌症的治疗也在进步。

从1930年代到1970年代，乳腺癌死亡率几乎没有变化，直到女权主义和妇女解放组织的共同努力将乳腺癌的研究和治疗提升到男性占主导地位的医院和研究机构的应有地位。一代人的治疗方式发生了转变。

在1970年代，被诊断出患有乳腺癌的女性在接下来的10年中存活的几率大约为40%。今天，这种可能性几乎翻了一番，这要归功于新药、尖端筛查方法以及更微妙有效的手术。

这种转变的关键是强调早期诊断。越早发现乳腺癌，就越容易治疗。人工智能在识别乳腺癌方面发挥着越来越重要的作用。今年，英国国家医疗服务体系(NHS)宣布了一项关于人工智能如何筛查乳腺癌的研究。虽然旨在增加而不是取代人类医生，但这将有助于缓解放射技师的短缺——还需要2,000名来清理NHS因大流行造成的扫描积压。

初创公司也在使用人工智能来解决这种短缺问题。英国的KheironMedicalTechnologies计划使用人工智能来筛查50万女性的乳腺癌。西班牙的BlueBox正在开发一种可以从尿液样本中检测乳腺癌的设备。印度的Niramai正在开发一种低成本工具，可以帮助筛查农村和半城市地区的大量妇女。

但对于改善结果同样重要的是识别高复发风险的患者。大约十分之一的乳腺癌患者会在初始治疗后复发，从而降低他们的生存机会。

早期识别它们在历史上一直很困难，但我的团队与法国癌症医院GustaveRoussy合作开发了一种人工智能工具，可以发现十分之八的复发风险高的患者。人工智能有助于让患者更早地获得他们需要的治疗，同时也让低风险患者免于频繁、令人不安的检查。与此同时，制药公司通过更快地招募高危患者来加速乳腺癌药物试验。

患者数据隐私可能是快速研究的一个可以理解的障碍。医院对异地发送数据持谨慎态度，没有一家制药公司愿意与竞争对手共享有价值的数据。但是人工智能正在帮助解决这些问题，从而可以更快、更安全、更便宜地开发新的治疗方法。

联合学习是一种新颖的人工智能形式，可以在不让数据离开医院的情况下对来自多个机构的数据进行训练，目前正在欧洲各地使用，让研究人员能够访问重要但以前无法访问的数据。

我们还将使用人工智能来加深我们对为什么最具侵袭性的乳腺癌对某些药物具有抗性的理解，帮助我们开发新的、量身定制的药物，比化疗更好地区分健康细胞和肿瘤细胞。

虽然人工智能的影响力正在增加，但对于改善结果同样重要的是认识到医疗保健从根本上是人类的努力。没有算法能够在患者最黑暗的时刻安慰他们，也没有机器能够灌输和激发每个患者战胜疾病所需的韧性。

我和其他所有医生都知道，治疗疾病既要了解患者，也要了解他们的痛苦。临床医生的同理心与更高的患者满意度和更低的痛苦相关，激励患者继续艰难的治疗过程。值得庆幸的是，越来越多地帮助乳腺癌治疗的人工智能技术旨在增强和增强医生的能力。

对于每年被诊断出患有乳腺癌的数百万人来说，乳腺癌不再是“不可描述的”。预示着10月开始的粉红色丝带海洋标志着我们在与最古老的敌人之一的战斗中取得了多大的进展——我们现在正在击败它。我们可能永远无法完全根除乳腺癌。但随着人工智能帮助更早地诊断患者并实现治疗的快速发展，几十年后，我们可能不再需要乳腺癌宣传月。