一个肿瘤科医生与AI的交锋:我们输给了算法

南都N视频APP · 深圳大件事
原创2025-09-12 17:29
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肿瘤科是专门研究、诊断和治疗恶性肿瘤(癌症)及部分良性肿瘤的临床科室,核心任务包括‌肿瘤预防、精准诊断、综合治疗、长期随访及科研探索‌,旨在提高患者生存率和改善生活质量。本期《略知二事》,深圳市第二人民医院肿瘤科萧亮医生分享他的从医故事。

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讲述人:深圳市第二人民医院肿瘤科副主任、主任医师萧亮

近些年,国内医疗水平取得了长足的发展。仅以肺癌治疗为例,随着早筛技术的普及、诊疗规范的完善以及靶向药、免疫治疗等新疗法的应用,患者的5年生存率已有了显著提升。但我们也必须清醒地认识到,临床中仍有不少特殊病例待解,临床研究成果向实际诊疗的转化,还受多种因素制约,这仍是我们需要持续攻坚的方向。

从医之路:因剧结缘 是偶然也是必然

我与医学的结缘有着一定的偶然性。还记得是高二的暑假,我偶然看了一部医疗剧,剧中医生能够按照自己的意愿去生活和工作,拥有很多自主权,这让我对医生这个职业十分向往。但细细想来,这种偶然中又有着必然——从小就喜欢观察动物,甚至买注射器给小青蛙做实验,这种探索生命奥秘的兴趣早已埋下种子。

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而医学之路还需要三个条件的支撑:个人兴趣、相应技能和工作的正反馈。庆幸的是,医生这份工作不仅让我赖以生存,随着经历和经验的不断提升,它还带来更多的我自我认同和价值感。如今,我主攻消化肿瘤多学科诊疗(MDT),并专注于细胞免疫治疗的临床研究,去发现和解决一些实际问题,让我感受到这份职业的存在意义。

AI会诊:人类团队输给了算法 但胜在会反思

近年来,医疗行业正面临前所未有的挑战与机遇,首当其冲就是人工智能的迅猛发展。

今年上半年,我受邀参加了湖南省肿瘤医院年会的一场特殊比赛——人类MDT团队与AI团队的对抗。结果令人震惊:三个病例中,人类团队输了两场。AI在思维模式、反应速度和全面性上都展现出明显优势。

AI的神经网络学习模式与人的大脑惊高度相似,而且具有物理上的无限扩展性。给它足够的训练,它就能像人类一样思考推理。肿瘤科医生讲究循证医学,讲证据和逻辑思考,在这些方面,人类未来很可能比不过AI。

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但有一场比赛我们赢了,赢在我们会反思。那是一个肺腺癌患者,因为穿刺后治疗效果不好,于是我们马上反思:如何在多种治疗方案中保证整体治疗效果的一致性,而我们最后的解决方案则是手术切除,取大样本再做病理活检,结果发现确实是异质性很强的肿瘤。而AI因为被输入“病理是金标准”的概念,就沿着这个思路一直走下去,没有反思的能力。

这场比赛让我深刻意识到,未来的医生不是局限于与AI“竞争”,而是要学会与AI共处,充分发挥人类在提出问题、临床思维灵活性以及人文关怀上的优势,让AI成为辅助诊疗的有力工具,帮助医生作出更准确的决策,这才是“人机协作”的最佳模式。

治疗预期:“取法乎上,仅得其中” 对肿瘤需有合理认知

近年来,医疗行业进步显著。以肺癌为例,10年前晚期肺癌5年生存率才10%,现在已达50%-60%。这得益于肿瘤早筛、诊疗规范和新型方法的出现(如靶向治疗、免疫治疗)。

但这也容易带来一个误区:医生推荐的方案就能治愈疾病。实际上,治疗推荐的方案是基于数学概率的结论——可能是生存期延长一两个月,或是反应率提高20%。但这不是保险箱,而是有概率的获益。这需要我们医生不断地科普和释疑。

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在我的工作中,经常遇到“不按常理出牌”的病例。比如一个肠癌患者,一年内出现4次PD(疾病进展),不符合转移规律。后来研究分析发现,他是RAS突变型和错配修复蛋白,这些因素导致他的肿瘤生物学行为与常规不同,然后出现了肠梗阻。这些少见的、偶发的病例,也会让我们很头疼。

正是这些病例提醒我们,人类对疾病的认知仍然有限,即使成熟的药物,用在某些患者身上也可能效果不佳,治疗还需要医生细致观察、总结和研究。

这就需要医生不断加强科普,让公众对疾病有合理认知和预期。中国有句古话叫:“取法乎上,仅得其中”,有时候期望值降低,人和疾病才能“和解”,达到一种“平衡”,也更有助于减少医生和病患之间的误会。

因此,除了“规范诊疗”和“科学研究”两个硬指标以外,我对整个团队还提出了“健康科普”的要求,所有医生都要参与科普工作,让公众对疾病有更科学的认知。

但不管未来疾病是如何发展、技术是如何进步,医学的核心始终不变——是对生命的敬畏和对医学规律的尊重,这才是一个医生职业精神的核心本质。


采写:南都N视频记者 吴春熠 通讯员:帅菲斐 王璐鑫

摄影:南都N视频记者 霍健斌

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