编者按：2021年9月25日，第二十四届全国临床肿瘤学大会暨2021 CSCO学术年会在北京拉开序幕。年会以“聚焦创新研究，引领原创未来”为主题，旨在促进国内临床肿瘤学领域的学术交流和科技合作，积极推动学科大发展。
此次“2021 CSCO学术年会乳腺癌专场”于9月25-28日以线上线下相结合的方式，分为内分泌治疗专场、乳腺癌HER2专场、三阴性乳腺癌专场和人工智能与个案管理专场四个专场进行主题报告。本期CCMTV临床频道特为您带来“CSCO热度——人工智能与个案管理”专场报道。

人工智能与个案管理专场

Session1“数字医疗”环节由解放军总医院肿瘤医学部江泽飞教授、中国科学技术大学附属第一医院潘跃银教授、中山大学孙逸仙纪念医院刘强教授共同主持。

姜天骄院长
蛋壳研究院院长姜天骄院长就《数字疗法：带领数字医疗进入“疾病干预”时代》作主题报告。姜院长谈到，数字疗法由软件程序驱动、以循证医学为基础，用于治疗、管理或预防疾病。从宏观视角来看，数字疗法的出现突破了千年以来药械治疗手段，实现了双重范式革命。与传统“互联网医疗”或数字医疗相比，数字疗法向前兼容，突破连接功能，深入干预环节。
随后姜院长将数字疗法的产品分类、适应症分布及中国与海外数字疗法的企业全景图谱进行了详细分析，并分享了数字疗法应用于未满足临床需求的经典案例。最后姜院长总结道，数字疗法对各方创造的巨大增量价值，在未来将迎来强劲产业驱动力。
欧阳取长教授
湖南省肿瘤医院欧阳取长教授以《人工智能助力》为题作报告。欧阳教授就湖南省乳腺癌发病现状的数据进行了分析，他提出，规范化治疗和全程管理是未来的发展方向，目前分级诊疗面临着各级医疗机构诊治规范化、各级医疗机构转诊联动能力及患者治疗过程管理精细化等亟待解决的问题。
由此湖南省乳腺癌分级诊疗与全程管理试点工作已经开始进行，以联盟为依托，以信息平台为纽带，实现全省范围内治疗决策规范化、同质化。在此过程中，CSCO AI辅助决策系统极大助力了乳腺癌诊治的规范同质化，搭建了智能双向转诊平台，实现了乳腺癌转诊信息化管理。
最后，欧阳教授讲到，未来将通过联盟及信息平台，增强临床试验、临床研究意识，让更多患者参与临床研究，得到更规范化、精细化的诊疗服务。

裴静教授
安徽医科大学第一附属医院裴静教授就《智能化、规范化诊疗管理实践》作主题报告。报告伊始，裴教授对CSCO AI的功能设置进行了详细解说，他讲到，CSCO AI使病历信息、治疗决策、过程管理规范化，目前在临床的应用实践主要集中在结构化电子病历、全程管理、AI智能辅助决策、为患者制定治疗管理计划及患教内容、个案管理等方面。
CSCO AI更便捷的操作交互，使医生的管理及效率得到大幅提升，实现完整的健康教育，大大提高了患者依从性。除此之外CSCO AI还建立了临床大数据平台，极大助力了临床研究与医疗进步。
蒋微琴教授
浙江大学医学院附属第一医院蒋微琴教授就《数字化技术在肿瘤诊疗管理中的价值》作主题报告。蒋教授讲到，传统模式下开展的患者诊疗管理在治疗效果、信息准确性、管理效率及患者满意度等方面均面临着巨大挑战，未来数字化、智能化的全病程管理将会带来更大获益。
目前相关政策也在推动加速实现数字化的全病程管理，结直肠癌诊疗全病程智能管理系统也在继续完善当中，不仅建立了严重不良反应双向汇报及指导机制，还能够实现动态疗效评价及生存数据管理。
她谈到，未来结直肠癌诊疗全病程智能管理系统将继续助力“健康中国2030”的目标，配合国家卫健委会制定《健康中国——癌症防治实施方案（2019-2022年）》的政策方向，落实癌症防治行动。Session2“人工智能”环节由青岛大学附属医院王海波教授、中国科学院大学附属肿瘤医院王晓稼教授共同主持。
Session2“人工智能”环节由青岛大学附属医院王海波教授、中国科学院大学附属肿瘤医院王晓稼教授共同主持。

江泽飞教授
解放军总医院肿瘤医学部江泽飞教授就《CSCO AI：中国智能 中国方案》作主题报告。江教授谈到，中国肿瘤面临着巨大挑战，规范诊疗之路任重道远，临床医生迫切需要权威的、适合中国国情的临床指南作为指导，需要能够实现全病程精细化管理的智能助理。
在经过漫长的学习、吸收、创新、提高之后，拥有完全自主知识产权、依据中国诊疗指南、融合专家临床诊疗经验，符合中国国情的肿瘤智能系统CSCO AI应运而生。
江教授回顾CSCO AI的实践之路谈到，CSCO AI始终坚持“以患者需求为导向”，实现先进诊疗管理一体化服务能力，体现临床治疗价值；展望CSCO AI未来，将实现各层级医院肿瘤能力建设，惠及更多肿瘤患者。
黄育鸿教授
中山大学附属第一医院黄育鸿教授以《基于多模态磁共振的增量影像组学模型预测乳腺癌对新辅助化疗的反应》为题作报告。黄教授讲到，如何在NAC治疗前或治疗早期准确预测乳腺癌的pCR成为医生面临的实际临床问题，从研究结果来看，联合NAC治疗前及治疗早期的两次多模态MRI比单次的MRI预测乳腺癌的pCR更精准。
黄教授总结道，这项研究充分利用了NAC治疗前及NAC治疗早期的MRI数据，实现了对乳腺癌pCR的预测，有助于评估患者后续NAC治疗的可行性，提前预测NAC治疗后的乳腺癌反应模式，但模型在亚型乳腺癌的表现仍有较大差异，后续会继续进一步开发针对各种亚型的预测模型，以实现精准医疗及个体化医疗。

李金泽教授
河北医科大学第四医院李金泽教授就《人工智能辅助评估乳腺癌免疫治疗微环境提高病理医师之间一致性》作主题报告。李教授以“人工智能辅助判读TILs提高病理医生判读的可重复性”、“人工智能辅助PD-L1（DAKO 22C3）CPS精准判读”、“人工智能预测肿瘤突变负荷，助力免疫治疗”三部分展开报告。
报告研究显示，人工智能显微镜辅助病理医师进行TILs和PD-L1（DAKO 22C3）CPS判读，均可提高不同级别病理医师判读结果的一致性，且提高了病理医师整体判读结果的可重复性和准确性，并缩小不同级别医师判读结果的差距。最后李教授讲到，人工智能预测乳腺癌肿瘤突变负荷将可能是我们未来探索的研究方向。
李健斌教授
解放军总医院肿瘤医学部李健斌教授就《人工智能决策系统（CSCO AI）对比医生在乳腺癌诊疗决策的Ⅲ期双盲、对照研究》作主题报告。李教授谈到，团队研发的CSCO AI系统与指南符合率高达95.8%，显著高于医生决策。参考指南后，医生决策与指南符合率显著提升，但仍低于CSCO AI与指南的符合率。
需要引起注意的是CSCO AI与不同层级和不同专业医生的符合率存在差异，尤其是在患者晚期治疗阶段，目前有待进一步深入研究。
随后，四川省人民医院罗静教授、大连市中心医院王坤教授、金华中心医院傅健飞教授、怀化市肿瘤医院银珍教授、大理州白族自治州人民医院刘洪教授、利辛县人民医院刘梦友教授针对CSCI AI在本院的具体应用情况进行了分享。

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图源：CSCO


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