2018年9月19日-9月23日，第二十一届全国临床肿瘤学大会暨中国临床肿瘤学会（CSCO）学术年会在厦门召开。20日，解放军307医院乳腺肿瘤科主任、中国临床肿瘤学会（CSCO）秘书长江泽飞教授做了题为《基于CSCO
大数据时代的临床研究
精准医学时代，人们希望通过组学、大数据等技术，更好地对肿瘤的生物学特性进行诊断，预测肿瘤发展，评估治疗反应，实现个体化治疗。江教授指出，当医学进入大数据时代，当肿瘤进入精准医学和智慧医疗的时代，人工智能的机遇就在于无论是影像还是病理，大量的信息、动态的数据需要通过智能来做决策。而IBM公司开发的一套认知计算系统——Watson for Oncology（WFO）或可为肿瘤患者提供个性化医疗决策。
当Watson进入中国之初，研究人员结合CSCO BC的大数据平台，进行了一个多中心IV期临床研究。希望借此对比对于同一个病例而言，Watson的决策、医生决策和医生+Watson决策三者之间的一致性，以及通过基于NCCN和CSCO指南的专家评分，评估三种决策的规范性，探索这种国际推动的WFO智能决策系统在我国临床应用的可行性。
大数据检测结果解读
研究人员从3万多例符合条件的患者中筛选出1万8千多例早期辅助治疗，晚期一线、二线治疗的患者，基于以下四种情况做了研究：1.临床是否可行；2.是高水平的符合还是低水平的符合；3.不同年资医生符合率对比；4.与NCCN和CSCO指南的符合率。
人工智能在参与医学决策时，不同手段的治疗及不同阶段的患者，符合率不太一样：放疗和靶向治疗的符合率较高，可达95%-100%，而化疗和内分泌治疗的符合率相对而言较低，为78%-81%，而晚期患者的符合率更低，为50%左右。疾病情况更早、线数更早及三阴乳腺癌的患者WFO的决策更符合指南。
研究还纳入了不同级别、不同专业背景医生决策与Watson决策的对比。当研究中引进NCCN以及CSCO指南专家组评分来判定决策是否符合现行的国际标准时，研究统计出中高年资医生与指南的符合率高达97%左右，而WFO与指南符合率甚至低于低年资医生，仅81%。看起来人类还是可以先松一口气。
而研究显示低年资医生决策与WFO符合率更高，可能代表年轻医生学习性及可塑性更强。而人工智能决策与医生决策结合的指南符合率可高达97%，江教授强调说，这样一种人机并举可能为未来的乳腺癌治疗创造更多机会。
现如今Watson决策与中国CSCO BC指南的符合率明显低于NCCN指南的符合率。原因可能在于中国CSCO BC指南更多的考虑可及性以及病人的实际状况。
大数据研究结论
这是第一项比较WFO和医生决策多中心大样本的临床研究，通过这样的对照研究，探究了WFO和医生在面对不同阶段、不同类别乳腺癌决策符合率，比较了不同年资专科医生和WFO决策的符合率，建立了基于NCCN指南和CSCO的专家评判体系，也验证了WFO在中国临床应用的可行性。可以了解未来智能系统在医疗领域应有的地位，这对未来的医学治疗以及医学教育领域具有重要意义。
最后，江教授对于未来医疗领域的人工智能做了展望，临床结合人工智能优化治疗方案，推动治疗指南的制定和修改，会给精准医学的进步带来新的策略、思考与变革。
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