药物和治疗计划，AI“预备”时代的到来——癌症医疗现场正在发生的事情

药物和治疗计划，AI“预备”时代的到来——癌症医疗现场正在发生的事情

当你听到“AI”这个词时，你会想到什么？便利性、效率化、未来感——同时，也可能会闪现出一种莫名的恐惧感和对社会动荡的风险。实际上，自从生成AI迅速普及以来，舆论中“担忧多于期待”的情绪根深蒂固。武器化、虚假信息、隐私侵犯、就业替代。这些担忧绝非夸张，而是作为现实事件不断积累。


然而，同样的AI在完全不同的领域中作为“助力人类的加速器”发挥作用。舞台是癌症医疗。与华丽的演示或夸张的宣传相比，AI正在逐渐吸收医生和研究人员在医疗这一艰苦领域中的“时间不够”“人手不足”“手工操作过多”的呼声。


1) 在药物研发的入口，AI“发现”

癌症治疗的新药，特别是抗体药物，从“找到合适的”到成功的路途漫长。找到目标（靶点），制作候选分子，验证其效果，并推进到临床试验。在这期间，需要进行大量的试错。


文章介绍了GV20 Therapeutics利用AI找到以免疫检查点IGSF8为目标的抗体药物候选GV20-0251，并在标准治疗无效的晚期实体瘤患者中进行了一期试验。显示出肿瘤缩小和病情稳定的患者，表明了“初步的成效”。


这里重要的是，这不是一个“AI从零设计出神奇药物”的故事。文章中的解释恰恰相反，AI承担了分析患者肿瘤数据，寻找体内实际产生的“抵抗免疫细胞”所持有的抗体的角色。也就是说，AI被描绘成一个优秀的侦察员，发现自然发生的“战斗痕迹”，并将其整理成易于再利用的形式。


在药物研发的世界中，这种“AI探索→临床”的流程具有象征意义。关于靶点IGSF8本身的研究和GV20-0251的试验信息也在外部报告中提到，文章所介绍的“AI推动临床进展”的观点不仅仅是期望论。


2) 在放射治疗中，AI进行“准备工作”

癌症治疗的另一个支柱是放射治疗。在这里，AI以一种不显眼但非常有效的方式介入。


放射治疗是一项“精密工作”，在最大限度地照射肿瘤的同时，避免周围正常器官的辐射。支持这种精密性的第一步是基于CT图像勾画肿瘤和器官的轮廓，制作3D解剖地图（自动分割/自动轮廓提取）。传统上，医疗人员需要对数百张图像切片逐一手动勾画器官轮廓。这不仅耗时，而且容易因医生不同而产生差异。因此，AI辅助和自动化轮廓创建，旨在减轻负担和实现标准化。


“AI节省的时间”听起来可能很轻松。但在医疗中，这些“节省的时间”用于患者解释、决策支持和安全确认。这是直接关系到治疗质量和安全性的时间。


3) AI通过“草稿”拯救回复地狱

癌症诊疗并不仅仅止于治疗本身。患者的咨询、症状的讨论、药物的服用方法、对检查结果的担忧……仅仅是应对这些信息就可能让医务人员精疲力竭。


文章介绍了某大型机构的放射肿瘤科每天收到大量患者信息，回复需要24至48小时。在这种情况下，采用AI生成回复草稿，由医生确认后发送。即使每件缩短几分钟，如果数量庞大，成本和负担也会大大减少。


这种机制并不是“医生被AI取代”的故事，而更接近于“AI填补医生书写前的空白”。比起从白纸上写文章，安全地修改草稿更快。而且越快，患者就能越早安心。


4) 向“发现”医疗迈进：AI拾取并发症

医疗记录是厚重的。一个患者关联着大量的临床记录，复杂的并发症或副作用无法通过一个检查框整理。在过去，单是提取特定并发症患者，医生就需要阅读数千页记录，耗时一年制作“正确数据”。文章提到，专用AI在短时间内完成了类似的工作，有时甚至可能比传统的人力数据更准确。


这里显现的是，AI的角色不是“下诊断”，而是“减少遗漏，增加发现”。在人类“判断”之前，挖掘信息。对于医疗现场来说，这是一种强大的力量。


5) 仍然存在的壁垒：“黑箱”和信任

当然，AI进入医疗并不意味着一切问题都能解决——文章反复强调，医疗的监管严格，FDA的批准等程序壁垒高，尤其是“为何得出该结论”无法解释的黑箱性可能损害信任。


AI通过奖励设计进行学习，有时可能会优化到“看起来不错”的方向。在医疗中，这种“看起来不错”可能成为致命伤。因此，不盲目接受AI的输出，由医务人员确认并负责的协作方式成为现实的妥协点。


SNS的反应（总结实际帖子中可见的趋势）

关于与本文主题相关的话题（RadOnc-GPT、放射治疗的AI、GV20-0251/IGSF8等），SNS上主要有以下几种反应。

 


A. “这就是期待的AI”派（期待减轻医务人员负担）

在涉及放射治疗领域的LLM和自动化的帖子中，很多人表示“如果精度和速度能够兼顾，现场将会获救”。特别是，将AI用于患者信息的草稿和从记录中提取结果等“耗时杂务”的想法容易受到好评。


B. “很厉害但很可怕”派（可解释性、责任、医疗安全）

另一方面，“正确时很厉害，但错误时谁来负责”“医疗数据的处理真的没问题吗”“无法追溯结论依据是个问题”等谨慎论调也根深蒂固。这与对AI整体的不信任感相连。


C. 创药系是“等待临床数据”派（冷静评估）

在关于GV20-0251等AI应用于药物研发的话题中，尽管企业和研究人员的发布（ASCO的发布通知、试验进展等）引发了“有趣”“新靶点很热”的热议，但投资和研究社区中更多的是“第一阶段以安全性为中心。真正的价值还在后面”的冷静看法。


D. 现场社区是“实施困难”派（运营、数据、责任分界）

在Reddit等技术和医疗社区中，自动分割已经是“一个大领域”，但在实际运营中，数据整理、设施间的差异、质量保证（QA）、供应商选择等问题仍然堆积如山。


总结：AI不是“主角”，而是医疗的协作者

这篇文章有趣之处在于，它没有将AI描绘成万能的英雄，而是作为“承担繁琐且耗时的前期工作”的存在。新药探索、轮廓创建、回复草稿、记录挖掘。所有这些都是在人类“判断”之前的庞大工作。


医疗的未来，可能更倾向于“AI取代医生”而不是“AI帮助医生找回时间”。为此，需要的是可解释性、合规性，以及“人能承担责任的设计”——即创造协作的形式。


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