AI技术在肿瘤治疗的应用

人工智能（Artificial intelligence, AI）技术因其具有4V特性（volume/数量、variety/多样性、velocity/速度、veracity/真实性），在医学影像领域被较多企业布局和探索，是国内外资本市场的热门赛道。

然而，在肿瘤治疗方面，AI的应用又如何呢? 在与医学影像关系密切的放射治疗细分领域，仅有部分AI企业进行布局。本文就跟大家简单介绍AI技术在肿瘤治疗及放射治疗等领域的应用情况及相关企业。

文/张璘

编/ HLR，田雨

AI在肿瘤治疗的技术应用

不同于AI技术在医学影像领域应用被资本市场热烈追捧的情况，AI技术在肿瘤治疗方面的应用可谓是起伏跌宕，纷纷扰扰。2013年11月，美国顶级癌症治疗中心德克萨斯大学MD安德森癌症中心（University of Texas MD Anderson Cancer Center）携手IBM沃森开启了名为“肿瘤专家顾问Oncology Expert Advisor，(OEA)”的项目，该项目最初用于辅助白血病的治疗，通过收集整理杂乱的患者数据信息，帮助医生做出最佳癌症治疗方案的决策、减少潜在的不良事件，保证对患者提供最优化的管理及个性化的治疗方案[1]。当时MD安德森癌症中心发表了名为“The future of cancer treatment and research: What IBM Watson means for our patients（未来的癌症治疗与研究：IBM沃森对患者意味着什么）”的新闻稿，并将这个计划列入到MD安德森癌症中心“Moon shots program (登月项目)”中。

然而，在合作不到4年后也就是2017年2月，MD Anderson对外宣布与IBM沃森合作的Oncology Expert Advisor Project（肿瘤学专家顾问项目）停止[2]，其中项目合作停止的具体原因并未进行官方披露。2016年11月MD安德森癌症中心在审计报告中指出，在该项目中，MD安德森癌症中心已花费6.21亿美元，但是OEA系统仍未实现与MD安德森癌症中心的电子记录的整合，也未能进入临床使用[3]。加上MD安德森癌症中心开始对外界企业公开招标，表明本次项目中止，并不代表MD安德森中心对AI技术的否认，而更多地认为在本次项目中收获低于期望。此事件对外界对IBM沃森的评价带来了较大的影响。

在中国市场上，IBM沃森却迎来了一个好消息。2017年3月28日，百洋医药集团旗下百洋智能科技成为IBM Watson Health（沃森健康）中国地区的战略合作伙伴，并获得Watson for Oncology（沃森肿瘤解决方案）在中国市场三年独家总代分销权，同时获得其未来部分新产品在中国市场的优先谈判权和上市新产品的研发合作权。这代表沃森不用过于担心与中国医院合作落地实施的事宜，百洋智能科技集团也表示，最先将在三级医院进行布局，使Watson for Oncology利用其智能解决方案与大数据云平台等技术更好地服务于基层医疗[4]。今年6月11日，全球放疗巨头医科达（E le k ta）与百洋智能科技联合宣布，双方就Watson for Oncology签署战略合作协议达成战略合作，第一阶段的合作将聚焦于如何最大化地将Watson for Oncology在智能决策上的优势应用于精准的肿瘤放射治疗[5]。与医院合作的过程中，Watson for Oncology主要通过整合现有的癌症记录和数据，通过AI技术不断地进行深度学习分析不同治疗方式及趋势，从而提升癌症治疗的方案有效性。

然而，在放射治疗的过程中，AI技术的应用更加具体。目前在放射治疗的临床工作流中，不可避免地需要医生人工勾画靶区和危及的器官，然后物理师再进行放射治疗计划的制定（在国外有时分工更加细致，甚至会有剂量师参与），最后通过技师实施放射治疗计划。针对目前中国需要接收放射治疗患者较多，医生/物理师等医务人员较少，且治疗计划的质量参差不齐的现状，AI技术的引入无疑极大地提高了放射治疗计划的制定效率，保证了计划的质量，也较好地解决了目前医疗资源不平衡的问题。除了国内的栢视医疗正在进行鼻咽癌靶区勾画等AI技术布局外，还有很多国内外企业在癌症治疗领域进行探索及布局。

AI肿瘤治疗重点企业介绍

北京连心医疗科技有限公司成立于2016年3月，坐落于清华大学科技园启迪之星孵化器。在2016年8月获得1200万元人民币天使轮融资，与四川省肿瘤医院开展临床合作，专注于肿瘤数据中心，放疗云平台搭建，以及医疗数据分析的服务。在此基础上，连心医疗也聚焦于肿瘤的放射治疗方案探索，希望通过AI技术实现快速的自动靶区勾画，自动规划放射治疗计划，从而实现提高放射治疗的临床工作效率，连心医疗在2017年5月又获得了5000万人民币的A轮融资[6]。

Enlitic由人工智能和大数据领域顶级专家Jeremy Howard于2014年1月创立，总部位于美国旧金山。Enlitic的AI技术覆盖了广泛的非结构化医学数据，放射学和病理学图像，实验室结果等，实现对病人进行分流，早期筛查，实时的临床支持及回顾性分析等解决方案。Enlitic在2015年和2016年连续两年获得MIT Technology Review杂志评选的“50 Smartest Companies全球最聪明公司”第35和第14名（2017年未上榜）[7]。目前，Enlitic已经与中国医疗AI科技公司拍医拍正式成立“拍医拍医学智能研究院”，专注于探索人工智能在医学影像中的应用，帮助医生识别影像中是否存在恶性肿瘤等。Enlitic在2014年10月完成200万美元天使轮融资，在2105年10月又完成来自Capitol Health的1000万美元融资，截止目前，累计已经完成1500万美元融资。

OncoraMedical公司成立于2014年，位于费城。该公司主要提供三类解决方案。第一，打造专属于放射治疗工作流，根据放射治疗工作流的每个阶段和每个疾病部位进行数据输入界面的定制，使得医生能够更快速地输入数据，提高工作效率。同时，该临床工作流的设计能够在有效管理放射治疗工作流的基础上，通过大量数据捕获关键元素以支持未来癌症治疗的学习和研究。第二，通过机器学习分析过去患者治疗结果的真实数据，识别过去与当前患者相似的特征和病情的患者数据，来帮助医生了解当前患者对于放射性毒性的敏感性，最大程度保证治疗目标的同时，使得放射治疗对患者的毒性最小。第三，通过从不同系统，例如Electronic Health Records（电子健康档案）, Tumor Registries（肿瘤登记处）,Radiation Oncology Information Systems（肿瘤信息系统）, 和Treatment Planning Systems（治疗计划系统）等系统抓取数据，通过交互式可视化工具为医生和研究人员提供数据基础，推动临床研究。OncoraMedical在2016年完成了120万美金的种子轮融资，并在2017年4月与MD安德森癌症中心达成战略合作，专注于构建用于放射肿瘤学的下一代精密医学软件[8]。

AI肿瘤治疗的产业分析

目前用于肿瘤治疗的AI技术的行业上游是提供影像/临床数据的医院或者影像中心，以及提供AI深度学习算法的企业/人工智能算法专家。行业下游是AI肿瘤治疗方案及辅助诊断的机构，各大医疗机构及癌症研究机构。在AI算法开源的情况下，结构化、标准化的临床数据决定了AI技术在肿瘤治疗的应用前景，这也是为什么很多企业在落地AI技术时第一步都选择从数据整理/收集入手。由于目前AI产品同质化情况较为严重，同类产品竞争者众多，供应商及购买者的议价能力都比较高，市场处于完全竞争的状况。同时，该领域技术精、人才缺乏等因素方面导致AI肿瘤治疗的行业壁垒较高，进入较难，潜在进入者通过合并整合进入的可能性较大。作为新型技术的行业，目前不存在替代者。

总结

全球癌症患者的数量逐年增加，医疗资源的不均衡等情况使得市场需求越来越高。希望在标准化数据资源建立完毕后，AI技术能够通过其深度学习等优势为癌症机制研究提供更多的数据证据、为患者提供更有效的治疗方案，进而为癌症治疗提供更多应用层面的价值，帮助人类实现真正攻克癌症的目标。

参考资料：

[1]https://www.mdanderson.org/publications/cancerwise/2013/11/what-ibm-watson-means-for-our-patients.html

[2] https://www.forbes.com/sites/matthewherper/2017/02/19/md-anderson-benches-ibm-watson-in-setback-for-artificial-intelligence-in-medicine/#869fe4037748

[3] ut-system-administration-special-review-procurement-procedures-related-utmdacc-oncology-expert-advis.pdf

[4] http://epaper.rmzxb.com.cn/detail.aspx?id=425051

[5] http://qd.ifeng.com/a/20180611/6644814_0.shtml

[6] http://www.linkingmed.com/#/user?_k=qzwai5

[7] https://www.technologyreview.com/lists/companies/2016/

[8] https://www.soso.com/link?url=ASxPCel3jphs8PrKdBEpf9Mq1n7CIPXPbhhp9J6i36M.