人工智能在创造癌症治疗方法方面胜过人类，但医生信任它吗?

玛格丽特公主的研究人员在一项涉及医生和患者的独特研究中，测试了在现实世界的临床环境中部署人工智能(AI)进行放射癌症治疗的影响。

一组研究人员直接比较了医生对辐射由人工智能机器学习(ML)算法生成的治疗与由人类生成的常规放射治疗相比。

他们发现，在100个病人研究表明，使用ML产生的治疗被医生认为是临床可接受的患者治疗。

总的来说，89%的ml生成的治疗方法被认为是临床可接受的治疗方法，72%的ml生成的治疗方法与传统的人工生成的治疗方法进行了头对头比较。

此外，ML放射治疗过程比传统的人工驱动过程快60%，将总时间从118小时减少到47小时。从长远来看，这可以通过提高效率来节省大量成本，同时提高临床护理的质量，这是一种罕见的双赢。

这项研究还对人工智能在医学上的应用产生了更广泛的影响。

尽管在临床环境之外评估ML治疗时，绝大多数人更喜欢ML治疗，正如在大多数科学工作中所做的那样，但当选择的治疗方法(ML或人工生成)用于治疗患者时，医生对ML生成的治疗方法的偏好会发生变化。

在这种情况下，为患者治疗选择的ML治疗方法的数量大大减少，对于考虑部署未经充分验证的人工智能系统的团队发出了警告。

由博士领导的研究小组的研究结果。克里斯·麦金托什，利·康罗伊，艾尔·伯林和汤姆·珀迪发表于自然医学2021年6月3日。

“我们已经证明，在治疗性放射治疗方面，人工智能可以比人类的判断更好。事实上，它的效果如此之好令人惊讶，”技术研究所彼得蒙克心脏中心的科学家、医学成像和多伦多大学联合系医学成像和人工智能主席麦金托什博士说。

“一个主要的发现是，当你在临床环境中实际部署它时，与模拟环境相比会发生什么。”

玛格丽特公主癌症中心的医学物理学家Purdie博士补充说:“人工智能在实验室中产生了很多令人兴奋的结果，并且假设这些结果将直接转化为临床环境。但我们在研究中发出警告，他们可能不会。

“一旦你把机器学习生成的治疗方法交给那些依赖它来为病人做出真正临床决策的人，人们对机器学习的偏好可能会下降。在实验室环境和临床环境中发生的事情可能存在脱节。”Purdie博士也是多伦多大学放射肿瘤系的副教授。

在这项研究中，治疗放射肿瘤学家被要求在两组人口统计学和疾病特征相似的患者中，用相同的标准化标准评估两种不同的放射治疗——ML或人类产生的放射治疗。

不同之处在于，一组患者已经接受了治疗，所以比较是一个“模拟”的练习。第二组患者即将开始放射治疗，因此，如果人工智能产生的治疗被认为比人类治疗更好，它们将被用于实际治疗。

肿瘤学家不知道哪种放射治疗是由人设计的还是由机器设计的。根据专业放射治疗师的正常协议，为每位患者单独创建了人工生成的治疗方法。相比之下，每一种ML治疗都是由一种计算机算法开发的，该算法是在一个高质量的、同行评审的放射治疗计划数据库中训练出来的，该数据库来自玛格丽特公主医院以前接受过前列腺癌治疗的99名患者。

对于每个新患者，机器学习算法自动识别数据库中最相似的患者，使用从患者图像中数千个特征中学习的相似性度量，并描绘目标和健康器官，这是放射治疗过程的标准部分。根据ML模型，从数据库中最相似的患者中推断出新患者的完整治疗方法。

尽管两组患者对ml生成治疗的评价都很高，但治疗前组的结果与治疗后组不同。

在已经接受治疗的患者组中，选择ml生成的治疗方法的比例为83%。对于那些在治疗前专门接受治疗的患者，这一比例下降到61%。

“在这项研究中，我们说研究人员需要关注临床环境，”Purdie博士说。“如果医生觉得病人的护理处于危险之中，那么这可能会影响他们的判断，即使ML治疗经过了彻底的评估和验证。”

玛格丽特公主医院的医学物理学家康罗伊博士指出，在这项非常成功的研究之后，机器学习产生的治疗方法现在被用于治疗玛格丽特公主医院的大多数前列腺癌患者。

她解释说，这一成功是由于仔细的计划，明智的逐步融入临床环境，以及在建立一个强大的ML项目的整个过程中，许多利益相关者的参与，并补充说，该项目不断完善，不断咨询肿瘤学家并提供反馈，并与他们分享ML治疗如何反映临床准确性的结果。

“我们非常系统地将其整合到玛格丽特公主医院的诊所，”柏林博士说，她是玛格丽特公主医院的临床科学家和放射肿瘤学家。“开发这个新颖的软件花了大约六个月的时间，但让每个人都参与进来并适应这个过程，花了两年多的时间。远见、大胆和坚韧是关键因素，我们很幸运，玛格丽特公主学院拥有体现这些品质的跨学科领导者。”他也是多伦多大学放射肿瘤系的助理教授。

这项研究的成功开展在很大程度上依赖于玛格丽特公主医院整个泌尿生殖系统放射癌症小组的努力，包括放射肿瘤学家、医学物理学家和放射治疗师。这是一个大型多学科团队的努力，最终目标是让每个人都能改善玛格丽特公主医院患者的放射癌症治疗。

该团队还将他们的工作扩展到其他癌症部位，包括肺癌和野兽癌，目标是减少治疗可能产生的副作用——心脏毒性。

---

---