在利用人工智能（AI）作为工具来检测、预防和治疗癌症方面，已经取得了显著的进展。（插图：Jason Solo/《卫报》）虽然人们常常担心人工智能可能会毁灭人类，但同时也高度评价其在医疗领域的潜力。那么，人工智能究竟能将我们带到多远的地方呢？

她的名字叫琼（June）。对她来说，那将是她生命中的最后一个月份……我记得她的床显得如此狭窄，仿佛把她整个“吞没”在了房间中央；床的方向总是朝向窗户。由于肝脏功能衰竭，她的皮肤呈现出病态的淡黄色。琼——我习惯称她为“奶奶”——正被那可怕的“疾病之王”——癌症所折磨。

癌症已经侵袭了她的胰腺。她的生存几率？用委婉的说法来说，也不容乐观。根据医学数据，胰腺癌是全球第12大常见癌症类型，也是导致癌症死亡的第6大原因；世界卫生组织将其列为“预后最差的癌症类型之一”。对我的祖母来说，情况确实非常严峻。

琼在九年前去世了。最近，我常常会想象一些不同的未来：在那些未来中，我的祖母以及每年被诊断出患有癌症的数百万人，依然能够活在世上。每当听到人工智能领域的首席执行官们大胆宣称“人工智能将在5到10年内治愈癌症”或“人工智能将在我们有生之年治愈癌症”时，这些念头就会浮现在我的脑海中。这些乐观的预言与那些关于人工智能会在2030年前导致人类灭绝的悲观预测形成了鲜明对比。人工智能，既是救星，也可能是毁灭者……暂且抛开那些关于世界末日的设想不谈，事实上，在利用人工智能来检测、预防和治疗癌症方面，确实已经取得了重大进展。如果真的能够避免那些灾难性的后果，那么未来的医疗体系很可能会发生彻底性的变革。但人工智能究竟能将我们带到多远的地方呢？

如今，人工智能（AI）正被应用于药物研发、治疗方案制定，甚至在某些地方已经投入临床使用。AI还能通过分析肺部影像来早期发现恶性肿瘤的迹象，并协助切除脑肿瘤。诸如“效率”和“个性化护理”这样的词汇随处可见；人们普遍认为，AI能够为医生和医疗专业人员节省时间，让他们从繁琐的日常工作中解脱出来。

然而，癌症其实并不是一种单一的疾病。尽管技术取得了诸多积极进展，但与一线临床医生、肿瘤学家及研究人员交流后，你会发现：大型科技公司那些宏大的宣称（即他们希望“彻底治愈”所有癌症的承诺）与科学研究的实际进展之间存在明显差距。

“在AI能够真正具备自主思考能力并大规模开展实验之前，我认为在未来10年内我们很难找到治愈所有癌症的方法，”墨尔本彼得·麦卡勒姆癌症中心的乳腺肿瘤专家谢琳·洛伊（Sherene Loi）表示。不过，洛伊及其他接受《卫报》采访的癌症专家们认为，AI确实会在治疗、诊断和病理检测方面带来效率提升，从而推动更加个性化、更加公平的癌症诊疗服务的发展。

癌症并非一种单一的疾病；它只是一个用来描述异常细胞不受控制生长的通用术语。通常，我们根据癌症在体内的发生部位来对其进行分类（如乳腺癌、前列腺癌、肺癌、脑癌、血液癌、胰腺癌等）。这些癌症类型非常复杂且具有高度变异性，它们会侵袭不同的细胞类型，并且其发病机制往往与多种基因变化有关。此外，癌症的预后还受到多种因素的影响，包括疾病的生物学特性以及可用的治疗方法。因此，找到一种能够治愈所有癌症的“通用疗法”不仅可能性极低，几乎是不可能的。（图注：显微镜下的胰腺癌细胞。）

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照片来源：Min Yu/USC/NIH/AP“只需观察大脑即可。”海德堡大学医院的神经病理学家费利克斯·萨姆（Felix Sahm）指出：“虽然并非所有脑肿瘤都是恶性的，但大脑中存在的肿瘤类型超过100种，远超其他任何单一器官。”他补充道：“在脑肿瘤的研究与治疗领域，仍有许多未解决的问题。”

过去一个世纪里，我们在癌症患者的生存率方面取得了巨大进步：化疗和放疗使得实体瘤得以治愈；单克隆抗体技术使得对异常细胞的靶向治疗更加精准；新兴的治疗方法正在改变我们对抗这种疾病的方式。然而，正如洛伊（Loi）所指出的那样：“人类疾病本身非常复杂。”那么，人工智能（AI）在这其中又扮演着怎样的角色呢？

AI 在医学中的应用：“人工智能可以通过帮助我们识别风险、检测疾病、分析肿瘤特征、选择治疗方案以及监测治疗效果来改善整个诊疗流程，”明尼苏达州梅奥诊所的放射科医生兼核医学专家阿吉特·戈恩卡（Ajit Goenka）说道。

尤其是医学影像技术，将从人工智能和机器学习模型的发展中受益匪浅。通过使用大量患者数据（如 CT 扫描图像、X 光片或组织样本）对模型进行训练，这些模型能够发现人类肉眼难以察觉的变化或模式。

自 2021 年以来，戈恩卡一直在利用机器学习工具探索胰腺癌的早期检测方法；直到 ChatGPT 的出现才真正引发了公众对生成式人工智能的广泛关注。此后，OpenAI 及其竞争对手 Anthropic 开始拓展新的应用领域：与企业合作以加速医疗服务的普及、与研究机构建立合作关系，并与制药公司合作将大型语言模型和人工智能技术应用于药物研发过程中。

戈恩卡（Goenka）注意到，一些被诊断出患有胰腺癌的患者在确诊前数月甚至数年前就已经接受了CT扫描。这些扫描结果都被视为正常的，但戈恩卡认为，可能存在着一些肉眼无法察觉的、微小的、可测量的变化。“我们开始研究定量成像技术和机器学习方法是否能够检测到这些变化，”他说。

在2022年发表的一篇概念验证论文中，戈恩卡证实了自己的猜测：机器学习工具确实能够在临床诊断之前发现胰腺肿瘤，即使这些肿瘤在影像学检查中看起来是正常的。随后，戈恩卡的研究团队进一步探讨了这种方法的可靠性和可重复性，以及它是否适用于不同的医疗机构。他表示，这种技术的意义在于能够更早地发现癌症的迹象。我的祖母的胰腺癌就是在一次影像检查中突然被发现的；如果当时使用戈恩卡开发的模型，或许就能更早地发现肿瘤，从而改善她的治疗结果。

为了缩短患者处于“不确定状态”的时间，萨姆（Sahm）领导了一个名为EUcanAI的欧洲多学科合作项目，该项目利用人工智能技术来改进脑肿瘤和中枢神经系统癌症的治疗方法。他说：“这个研究过程中的每一个环节都从前一个环节中获得信息，并为下一个环节提供指导，从而使整个治疗过程更加高效、快捷，同时也减轻了患者的负担。”

萨姆举了一个例子：一名青少年患者的脑干中发现了肿瘤。根据影像检查结果以及患者的年龄，医生认为这种肿瘤很可能是致命的。这名患者接受了手术，其肿瘤样本被迅速进行基因测序，以确定导致疾病的基因突变。

传统上，这些检测结果需要提交给专家小组进行讨论，以确定下一步的手术和治疗方案。但如今，这些结果可以在手术过程中直接获得，从而为患者节省时间和费用。Sahm设想了一个由人工智能（AI）进一步加速这一流程的世界：外科医生可以对肿瘤进行活检和影像检查，然后让AI提供关于肿瘤突变类型以及可能用于治疗的药物的相关信息。Sahm表示，这类技术已经在临床试验中得到应用，但尚未成为常规医疗手段。

对Sahm来说，关键在于为每位患者制定更加个性化的治疗方案，以“缩短患者经历的不确定期”，并为他们提供最优化的治疗方案。他还指出，这有望让更多患者获得更好的医疗服务。

在讨论AI在癌症诊断中的应用时，这一点被多次提及。“我认为这将在医疗公平性和患者获得医疗服务的机会方面起到积极作用，”Loi说道。她举例说，在农村地区或那些缺乏癌症诊疗设施、专业医生及诊断工具的地方，利用机器学习模型可以帮助医疗人员更快、更全面地做出诊断。那么，AI真的能够“治愈”疾病吗？

治愈癌症一直是大型AI公司不断追求的目标。Anthropic公司的负责人Dario Amodei认为，在十年内，癌症（以及许多其他疾病）或许能够被治愈。Google DeepMind旗下的IsoLabs公司则提出了一个雄心勃勃的使命：彻底“解决”所有疾病。OpenAI的负责人Sam Altman也有类似的远大目标，他认为能否治愈疾病主要取决于AI系统的计算能力——他写道：“或许只需要10吉瓦（gigawatt）的计算能力，AI就能找到治愈癌症的方法。”然而，随着AI公司对数据中心环境影响的日益关注，这种“只需增加一点计算资源就能拯救生命”的论点可能越来越难以被人们接受。

但来自“生命未来研究所”（Future of Life Institute）的医生兼科学家艾米莉亚·雅沃斯基（Emilia Javorsky）却持相反观点：“我们无法计算出生物的根本规律，我们只能对其进行测量。”她认为，即使人工智能能够确定新药物的最佳作用靶点，也无法突破那些繁琐的官僚程序（即行政障碍）。

在3月份关于人工智能与癌症的论文中，她详细阐述了开发及测试新药物的复杂过程。她写道：“人工智能在药物发现领域的应用已经进行了13年，但至今仍没有一种药物能够同时通过联邦药品管理局（Federal Drug Authority）的所有审批程序，包括监管审批、医保报销以及临床应用的要求。”

雅沃斯基认为，治愈癌症是一个崇高的目标，但研究界必须明智地分配投资方向。阻碍研究进展的并非人工智能本身的能力，而是与癌症研究相关的数据、法规以及激励机制。

即便将全球所有相关研究数据都输入到人工智能模型中，今天就能解决这些疾病问题吗？五年或十年后又会怎样呢？萨姆（Sahm）指出，仍有许多生物学上的奥秘尚未被揭示；在他的研究中，他经常遇到一些罕见、未知的病理现象，这些现象无法被现有的理论框架所解释。虽然人工智能或许能够开发出用于理解这些罕见病例的技术或工具，但其效果仍取决于其所使用的训练数据的质量。

在与癌症研究人员的讨论中，人类生理学和生物过程的复杂性是一个经常被提及的话题。尽管人工智能可以加快提出新药物假设或开发新药物的速度，但在将这些研究成果应用于实际治疗过程中，人工智能仍存在根本性的局限性。“毕竟，最终还是需要有人亲自去进行实验，对吧？”洛伊（Loi）说道。

3月份，《澳大利亚人报》刊登了一篇文章，报道称一位悉尼的数据科学家通过将自家狗狗罗西的基因信息输入 ChatGPT，成功为罗西合成了一种定制的癌症疫苗。虽然这一进展令人震惊，但也有观点指出：所有实际的工作仍是由人类在实验室中完成的。

尽管人工智能（AI）能够确定新药物的最有效作用靶点，但它无法突破繁琐的官僚程序。Sahm 指出，目前大多数由 AI 辅助或主导的研究仍处于实验阶段，尚未进入临床试验阶段。即使 AI 工具被认为对测试对象是安全的，欧盟也缺乏明确的监管机制来允许这些技术进入市场。他说：“这导致了很多 AI 研究成果的出现，也出现了一些令人惊讶且充满前景的技术……但实际上，真正得到应用的技术却寥寥无几。”

那些积极倡导 AI 的人（尤其是那些开发 AI 模型的人）可能会夸大 AI 在医疗领域的潜力，声称 AI 能够治愈疾病；但实际情况却并非如此。许多从事癌症研究的人认为，人们对癌症的复杂性仍缺乏足够的了解。

不过，AI 确实为临床医生和研究人员带来了希望。不过，单靠 AI 是无法彻底战胜癌症的。治愈癌症需要更多的努力和手段。

Loi 说：“AI 可以提出无数种假设，但我们仍然需要人类来判断哪些假设是正确的。”Goenka 则表示：“技术只是解决问题的一部分。”