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极速快三注册:少数派的未来猜想 | 三十年后,“一周完成癌症治疗”可能是真的

少数派的未来猜想 · 2019-04-12
在“云”上逆转时空,做癌症治疗领域的Dr. Strange

文 | 万阳

100%。

这个数字和癌症联系在一起,在一个世纪前,几乎是患者的死亡率,而在一个世纪后的今天,它是美国前列腺癌病人的五年生存率。那么也许等到一个世纪之后,它会变成人类战胜癌症的可能性吗?

事关死生大事,也许谁都不敢下定论,但至少目前,全域医疗在努力推进这件事。

尤其是,目前在中国,癌症的治疗成果远没有美国那么乐观——一组对比鲜明的数据,前列腺癌在美国可以百分百治愈,在中国的生存率只有60%;肺癌在美国的五年生存率是70%,中国只有30%;乳腺癌中美的五年生存率也相差将近一倍。

“这样的差距,有很大一部分原因是来自于放射疗法的低普及率”,全域医疗联合创始人兼副总裁康世功这么说。而全域看到的未来就寄托在“云放疗”上。

精准云放疗是全域的重点项目,包含了从医疗投资到云协作、云质控的一整套模型。简单来说,就是,全域会在选定的医院投建机房,投放设备,通过医疗投资,协助医院完成基础建设;云协作则是依托影像技术,邀请资深专家远程进行会诊,确定肿瘤形状;通过AI软件的帮助,进行病灶和重要器官的勾画,再在云质控系统的监测下,由医学物理师、放疗技师实施精准定位的放射治疗。通过这样的医疗资源下沉,标准的制定和数据的收集,可以扩大中国放疗技术的普及范围,提高放疗的技术水平,协助科研成果的研发,从而提高癌症患者的五年生存率。

“医学就是科学,科学就是唯物主义。”康世功说,“所以我们很难像其他行业一样,天马行空的去想象未来。”

但这并不代表未来不可勾勒,康世功就为我们描述了AI 和云技术未来在癌症诊疗上的运用。

“不说一百年,至少二三十年里,我不认为AI可以接替医生,扮演诊断的角色。其中有伦理学问题,也有技术问题,但AI依然是我们的重要研究方向。”即使作为一个技术乐观派,康世功也还是对AI取代医生的可能性存疑,但他相信AI在医疗辅助方面的无限潜力。

目前,腾讯的AI实验室也选择和全域合作,共同研发医用AI,双方已经进行到了数据标注的阶段。和“财大气粗”的腾讯合作,让康世功对未来产生了极大的信心:“医用AI的推进,这些年其实进展很缓慢,但是如果资本介入,说难听点,能像ofo那样烧钱铺放,没准五年就能投入基层使用,把医生从低效工作中解放出来。”

而说到云放疗,他用了一个更“酷”的方式表述:“我们就像是漫威的Doctor Strange,逆转时空,通过云技术,让病人可以做到‘大病不出县,看病在基层’,解决医疗资源分配不均的问题。”

关于癌症治疗的未来,康世功心中一直有一个场景:“我希望可以实现自动化。AI自动化检测,出一个报告建议,医生只需要check这个建议,然后AI又能协助计划治疗流程。现在患者从预约检查到拿到结果,可能需要一个星期的时间,未来,有可能是检查当天就能拿到结果,第二天就开始治疗,在一周内就能完成癌症治疗。说实话,这很梦幻,但很有可能实现。”

少数派的未来猜想 | 三十年后,“一周完成癌症治疗”可能是真的

以下是访谈部分(经过编辑):

36氪:在癌症治愈率上,中美的差距是怎么造成的?有数据说,美国癌症患者接受放疗的比例,比中国高出43%,这个差距又是怎么造成的?

康世功:现在还没有一个行业的共识,说这个差距是怎么造成的,但是从专家意见,和我们行业的积累来说,我认为有这么几个关键。

第一是检验,美国的早诊早治和全民筛查确实比国内要做的好得多,这一点上,其实国家癌症中心也正在做工作。但是毕竟中国人口基数大,人均GDP低,想达到美国水平,还有很大的努力空间。

第二,在国内,对于需要放射治疗的实体肿瘤,医院往往采用化疗,无差别地攻击癌细胞和正常细胞,这是“杀敌一千,自损八百”的做法,对身体的损害很大,也会对患者的生存质量产生一定影响。

至于放疗比例低,也有两个重要原因:一是之前的放疗技术落后,对癌细胞的打击不够精准,导致副作用比较大,做一次放疗和被原子弹照过一次没区别,而现在我们已经有了立体定向放疗这样的先进技术,损伤小了很多。还有一点,在国内,不同地区放疗的治疗水平相差也很大,很多基层医院甚至还没有放疗设备和操作人员,没有条件提供放疗技术,比例自然也会被拉低,这也是医疗资源分配不平均的体现。

36氪:想要解决放疗应用率低这个问题,“云放疗”能起到什么作用?

康世功:想要做放疗,首先得有设备,所以全域开展了一项工作,叫做医疗投资,就是帮助基层医院建设放疗机房,投入放疗设备,这就解决了放疗基础设施的地区覆盖问题。

拥有了放疗设备之后,全域还有一套精准云放疗系统,核心是云协作和云质控。云协作可以让各级医院都能有好的治疗计划,我们可以采集患者的病例图像,传给上级医院的专家医生做远程计划,基层医院的操作人员按照上级医生的计划,利用自己医院的放疗设备,在本地就可以做放疗,这是理想状态。

至于云质控,简而言之一句话,就是让上级医院好的治疗计划,在基层医院能够得到好的执行。云质控系统是由国家肿瘤质控中心在进行监测的,可以监测患者的治疗流程,监测机器的参数,保证治疗过程的标准化。这样其实也有助于国家收集相关的大数据,推进科研的发展。

36氪:你一直在提,AI不能替代但可以辅助医疗。但纯技术派搞AI,很难在医院落地,医生呢又不懂技术。你们怎么解决这个问题?

康世功:AI这项技术用日新月异,我认为从今天的角度来看,它是一个非常好的提高产能的工具。虽然不能替代医生,但辅助诊疗是一定是AI 的必然趋势。

纯技术人员搞的AI,永远也不可能在医院里落地,因为充满了外行的想当然,不符合医生的诊疗逻辑,但医生很多又不懂计算机技术,就很矛盾。所以我们现在组建了一批核心医学物理师团队,他们有医学背景,有很多人又懂计算机技术。现在腾讯的AI 实验室也和我们一起合作,投入到医用AI 的研发中来,说明这项技术有着广阔前景。未来要投入到临床治疗中的话,如果像ofo那样有资本推进,其实五年十年就可以实现。

36氪:AI和云,这种比较新的技术应用到医疗领域其实会比较敏感,癌症患者都希望自己获得的治疗是有质量、有温度的。AI和云会不会显得太冷冰冰了?

康世功:首先AI技术是面向患者、面向临床治疗的,而在临床医疗中,我们倒也不会直接让患者面对AI ,还是要面对医生。此外,每个患者都希望遇到有温度的医生,但是医生大多忙不过来,很难有温度。未来,我们想让AI分担医生的工作,让医生忙得过来,有更多的精力去面对患者,患者和医生肯定是愿意接受的。

云技术是面向医院的。下级医院有诊疗需求,会把病例结果提交给上级医院的专业医生做诊断和治疗计划。而上级医院之所以愿意做这个事,是因为这样得来的云数据库,会给他们带来更多的数据,更多的病例,能满足上级医院的科研需求。这是各方都很容易接受的事。

36氪:借助大数据来帮助优质医疗资源进行共享和下沉。这个计划实现落地了吗?

康世功:目前优秀的专家和医疗设备已经做到了下沉,让医疗落后地区的患者,在家门口就能享受到专业诊治。

大数据的话,主要是统计学上的一些数据共享,比如国家的一些行业统计,帮助科研机构做调查,这些都基于我们临床诊断得来的大数据。说实话,其实很多公司的大数据只是数量庞大,但是有效数据很少,因为这些数据的收集是没有标准的。首先得有临床治疗经验,临床标准有了,你才能有相应的数据标准,成为有效的大数据,才值得去共享,去下沉。

36氪:未来癌症的治疗会变成什么样子?

康世功:大概是一个自动化的场景。我可以做个猜想:患者到了影像中心或者肿瘤中心做一个扫描,AI迅速就能给出一个可供专家参考的智能结论,专家根据智能结论,能快速地给患者下一个诊断,制定治疗计划。原来患者到医院做扫描检查,要一个礼拜甚至半个月才能接受治疗,以后借助新技术,可能检查当天就拿到治疗计划,第二天就开始治疗。

现在,患者一般需要接受28-35次的放疗,治疗时间长达一个多月,这叫小分割放疗,容错率高,但这样就姑息了治疗。未来,结合精准定位和质控技术,我们也许能做大剂量分割,集中四次或五次的放疗,就能快速彻底地清除癌变细胞,而且损伤小,患者每次治疗结束,还能开车回家,这样大概一周的时间,就完成癌症的治疗,成功率又很高。这是可以期待的场景,我预计会在二三十年后实现。

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