肿瘤医生和患者利用AI工具，咨询二次诊疗建议方案

不久的将来，当患者确诊患癌之后，除了听取主诊医生的一线治疗方案之外，自己可以利用专业化AI工具(不是DeepSeek或GPT)，咨询二次诊疗建议，然后再跟主诊医生探讨个性化最佳方案。这种流程已经进入了临床肿瘤实践。据统计美国至少40%的医生每天都在利用专业化AI进行“虚拟MDT”。关注详情。

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AI已经"渗入”到肿瘤临床诊疗全过程了，尤其是在数字病理诊断和个性化精准治疗方案选择方面，有望超过了肿瘤科医生的判断。

新一代AI工具通过分析患者病理切片中人眼难以分辨的微小特征，整合复杂的基因突变和个人遗传因素，为患者匹配最佳方案，已经实现了个体化精准用药和预期效果。

当患者确诊患癌之后，最纠结的问题是如何确信自己接受的是个性化治疗方案。

这并非抱怨主诊医生没经验，恰恰是医生过于凭借个人经验和依靠临床指南建议，给出千篇一律的一线治疗方案。对于部分患者而言，这些方案既不精准，也不个性化，常常因“试错”而贻误了治疗时机。

举例：晚期胰腺癌患者在两大标准一线方案——FOLFIRINOX与"吉西他滨+白蛋白紫杉醇”之间做出精准的个性化治疗方案选择：研究人员利用多家胰腺癌数据训练AI预测模型"Know Your Tumor”。当AI推荐使用某一方案且患者采纳时，可以获得更长生存期或无治疗间隔期，副作用也更少。

类似的AI算法工具也可以预测膀胱癌BCG的疗效；前列腺癌治疗预测结果。基本流程如下：医生或患者寄送病理切片，完成数字化和AI数据分析，然后给出建议——二次诊疗方案。该AI系统已上市并且辅助癌症患者自我诊疗选择。

当然，部分肿瘤专家坚持认为，AI算法必须经过高质量临床证据验证，最好有前瞻性随机对照试验支持其预测价值。如果医生无法理解AI的建议，很难在患者关乎生死的决策中完全依赖AI建议。

实践中AI建议的方案若医生不明白，肯定医生的错误。既然是专业人员，应当明白AI或发生了逻辑错误，或自己没有更新知识。

监管法律和伦理问题同样也是争议焦点。一旦AI辅助工具作为临床指南的“标准方法”，如果AI的建议与肿瘤医生判断不一致、最终预后不佳，很可能引发责任争议。

目前面世的AI肿瘤辅助诊疗方案（二次建议系统）只是“第一波AI肿瘤助手”，更强大的数字化肿瘤病理AI工具正在快速进入临床治疗领域。

设想一下，肿瘤患者不用再奔波于各大专科医院，求助肿瘤专家大咖，可以把自己的病理资料和检查报告提交给AI系统，咨询第二诊疗建议。至少解释哪种方案对自己更好些。

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