丹麦西兰大学医院和哥本哈根大学的研究团队,最近在《自然医学》上发了个研究成果,看完还挺让人惊喜的。
他们搞的AI辅助治疗决策系统,给结直肠癌患者用了之后,术后出并发症的情况少了不少,再住院的人也少了,关键是每个患者还能省大概18000丹麦克朗的医疗费,结直肠癌也算是全球第三大常见的恶性肿瘤了,现在治这病主要还是靠手术。
但以前治病有个挺麻烦的事儿,医生大多靠自己的经验和标准化流程来定方案,没法精准到每个人的情况。
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结果就是,有些患者术后容易出问题,还得再跑回医院,不管是患者还是医生,都挺头疼的。
我身边有朋友家里人得过癌症,就说术前术后全靠医生“凭感觉”安排,心里总没底,现在有AI掺一脚,感觉能踏实点。
AI预测模型:从“凭经验”到“靠数据”,这个AI系统能这么管用,跟它背后的大数据分不开。
研究团队用了丹麦健康登记处的海量医疗数据,这里面差不多涵盖了丹麦98%人口的病史、实验室检查结果,还有影像学资料这些。
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海量医疗数据被整合进AI模型的训练过程中,最后搞出了一个能预测结直肠癌患者术后一年生存期的模型。
后来他们在西兰大学医院做了试验,找了1000个要做结直肠癌手术的患者,AI先把这些患者按风险高低分了组,然后给不同组的人定了不一样的治疗计划,比如有的人事前要做体能训练,有的需要额外补营养,术后该怎么康复、家里要不要准备护理,AI都给规划到了。
本来想觉得“分组治疗”也不是啥新鲜事,但后来发现不是,以前医生分组可能就看一两个指标,AI是扒拉了所有能找着的数据,连基因信息里藏着的风险都能揪出来,这精度确实不一样。
哥本哈根大学的伊斯梅尔・哥根努尔教授,同时也是西兰大学医院的高级顾问,他就说,术后并发症一直是结直肠癌患者的大麻烦,现在AI能减少复杂病例,还能让再住院的人变少,尤其是那些身体本来就弱的患者,治疗效果好了很多。
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这一点我特别认同,以前身体弱的患者总怕被“一刀切”的方案耽误,现在AI能盯着他们的特殊情况,这才是真的帮到了点子上。
从患者到医生,大家其实都盼着能有更精准的治疗方式,AI这东西好就好在,它能处理人眼看不到的复杂数据,把那些藏在细节里的风险因素找出来,不用再让医生单靠经验“猜”了。
以后说不定会有更多医院愿意用这种方式,毕竟对患者和医疗系统都好,当然,也不是说AI就能完全替代医生。
医生的临床判断、跟患者的沟通,这些还是没法少的,AI更像是个“超级助手”,把最麻烦的数据处理工作扛下来,让医生能把精力放在更需要人的地方,这样搭配着来,治疗效果自然就上去了。
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康复+省钱:AI带来的“双重实惠”,除了让治疗更精准,AI搞出来的个性化康复计划也挺亮眼的。这个计划还借鉴了国际上的PREHAB项目经验,那个项目本来就是专门研究术前怎么帮患者练体能、术后怎么早点恢复的。
AI把这个经验和患者的个人情况结合起来,给每个人定了包含运动和营养的康复方案,以前高风险患者最惨,术后不仅容易出问题,恢复还慢,有的得在床上躺好久。
但用了AI的方案后,这些人的情况明显好转了,并发症少了,恢复速度也快了不少,有数据说,恢复周期平均能缩短十几天,这对患者来说,少遭点罪比啥都强。
更贴心的是,AI还能提前判断患者出院后要不要家里护理,然后帮着安排医疗资源和社会支持,以前很多患者出院后,家里人都搞不清该怎么照顾,要么瞎忙活,要么得反复跑医院问,现在有了提前安排,家属也能少点压力。
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最实在的还是省钱这事儿,18000丹麦克朗差不多合人民币1.4万,对癌症患者家庭来说,可不是笔小数目。
这些钱省在哪了呢?其实主要是三个方面:并发症少了,就不用花额外的治疗费;再住院的人少了,住院费就省了;治疗效率高了,整个治疗周期短了,总的花费自然就降了。
哥根努尔教授也说,用AI规划治疗,能减少对医疗服务的需求,这样才能给每个患者省出这笔钱。
现在医疗费用不低,尤其是癌症治疗,很多家庭都得咬着牙凑钱,AI能在提升效果的同时省钱,这相当于给患者家庭减了负担,也给医疗系统松了松劲儿。
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WHO去年说过,全球癌症医疗支出已经超过1.5万亿美元了,而且现在人口老龄化,癌症患者还在变多,医疗系统本来就压力大。
AI这么一省,积少成多,就能腾出更多资源给其他患者,这可是件长远的好事,研究团队现在还在琢磨,把这个AI工具用到其他癌症上,比如肺癌、肾癌这些,初步结果看着还不错。
哥根努尔教授说,以后这技术说不定能用到更多癌症手术上,再结合临床试验,就能帮到更多需要的患者。
毫无疑问,这个研究算是给精准医疗开了个好头,AI不再只是个“打下手”的,而是真能帮着改善患者情况、优化医疗资源的核心力量。
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以后要是AI能覆盖化疗、放疗这些治疗环节,再加上医疗数据能更顺畅地共享,说不定AI就能变成癌症治疗的“标配”。
到那时候,患者能少遭罪、少花钱,医生能更省心,医疗系统也能更高效,这不就是大家都盼着的医疗样子嘛。
希望这一天能早点来,让更多癌症患者能借着技术的光,少点痛苦,多点希望。
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